智能体构建与应用开发（Python+LangChain）教学大纲

智能体构建与应用开发教学大纲课程编号：学分：5学分学时：78学时先修课程：《Python程序设计》后续课程：适用专业：大数据、人工智能、软件应用、计算机网络开课部门：信息工程系一、课程的性质与目标《智能体构建与应用开发（Python+LangChain）（微课版）》是高职人工智能、软件技术等专业核心项目实战课，适配应用型本科相关专业选修。课程立足国内AI产业实际需求，摒弃纯理论授课模式，以8个由浅入深的工程项目为完整教学链条，打通「无代码快速搭建→Python工程开发→知识库增强→容器云端部署」完整智能体开发链路，是衔接Python基础、Linux运维与企业AI落地项目的核心桥梁课程。通过课程学习，学生能够掌握国产大模型API调用、低代码智能体搭建、Python智能体开发、知识库问答、容器云端部署全套实操技能，具备独立完成智能体需求分析、开发调试、上线发布的工程能力；树立国产AI技术自信，恪守AI伦理、数据安全规范，匹配AI应用开发、企业知识库运维、低代码AI搭建等一线岗位技能要求。二、课程的主要内容及基本要求项目1认识大语言模型和智能体（6学时）[知识点]（1）掌握大语言模型发展历史、三代NLP技术演进（2）掌握大语言模型主流行业应用场景，国产DeepSeek模型特点（3）掌握智能体系统组成，大模型与智能体的层级关系（4）掌握硅基流动平台注册、实名、API密钥创建与配置（5）掌握VMware虚拟机安装、openEulerLinux基础操作、SSH远程运维[重点]掌握VSCode+Cline对接国产大模型自动生成网页项目掌握智能运维助手对接Linux实现Nginx自动化部署[基本要求]能够完成硅基流动账号与API密钥全流程配置能够使用Cline智能体生成多页面响应式网站并本地测试能够搭建Linux虚拟机，通过智能运维助手一键安装、放行Nginx服务能够排查模型API、Linux网络基础连接故障项目2使用Coze平台构建智能体（10学时）[知识点]（1）掌握Coze扣子平台整体功能、无代码智能体开发逻辑（2）掌握标准化提示词完整结构：角色、目标、技能、工作流、输出、限制（3）掌握平台插件、知识库、可视化工作流、Agent技能作用（4）掌握智能体多渠道发布流程、调试与测试方法[重点]掌握基于提示词、插件搭建行业对话智能体掌握可视化工作流串联插件与大模型实现自动化任务掌握私有知识库智能问答智能体搭建[基本要求]能独立搭建翻译、新闻检索类基础智能体并发布能设计公众号文案自动化工作流，完成素材检索+内容生成能上传私有文档构建知识库，实现领域精准问答能封装可复用Agent技能，沉淀标准化对话流程项目3熟悉LangChain开发基础（12学时）[知识点]（1）掌握LangChain框架整体架构、核心组件作用（2）掌握Python开发环境搭建、大模型OpenAI兼容接口调用（3）掌握ModelI/O模块：模型封装、提示词模板、输出解析器（4）掌握顺序链、路由链两种链式任务执行逻辑[重点]掌握Python对接硅基DeepSeek大模型代码编写掌握动态提示词模板封装与结构化输出解析掌握路由链实现用户输入条件分支对话[基本要求]能独立搭建完整LangChain开发依赖环境能编写基础单轮、多轮大模型调用程序能使用顺序链完成多步骤串联任务能开发路由链，根据用户问题自动分发不同处理逻辑项目4实现对话上下文记忆管理（10学时）[知识点]（1）掌握LangChain内置各类对话记忆组件功能差异（2）掌握内存型短时对话缓存原理与适用场景（3）掌握JSON、SQLite、MariaDB三种对话持久化存储方案（4）掌握多会话ID隔离用户历史对话数据逻辑[重点]掌握完整上下文、窗口限制记忆功能开发掌握SQLite、MariaDB数据库持久化对话记录[基本要求]能实现带连续上下文的多轮对话程序能完成本地文件存储对话会话能搭建数据库持久化记忆，支持多用户独立会话能根据业务场景选择适配的记忆存储方案项目5构建Agent智能体与工具系统（10学时）[知识点]（1）掌握工具型Agent自主思考、调用、结果整合完整流程（2）掌握自定义本地工具封装规范、参数传递规则（3）掌握MCP服务协议、第三方开放API密钥申请流程（4）掌握高德地图MCP客户端与智能体集成方法[重点]掌握自定义工具类开发并接入Agent掌握Agent自动调用MCP地图外部服务接口[基本要求]能编写文件处理、数值计算类自定义工具能搭建具备自主工具判断调用能力的智能体能部署MCP服务，实现地理位置查询外部工具调用能处理工具调用参数异常、接口请求报错问题项目6实现检索增强生成RAG（10学时）[知识点]（1）掌握RAG完整技术架构，解决大模型幻觉、知识滞后原理（2）掌握文档加载、文本分割、文本向量化基础流程（3）掌握关键词检索与语义相似度检索区别（4）掌握Chroma本地向量数据库存储、检索机制[重点]掌握文档分段与向量化编码代码实现掌握向量数据库持久化与语义检索开发[基本要求]能完成PDF、Word文档解析与分段处理能调用嵌入模型完成文本向量转换能搭建本地向量库，实现私有文档精准问答能调整文本切片参数优化检索匹配效果项目7综合项目：设计开发个人智能学习助手（12学时）[知识点]（1）掌握Flask轻量Web后端框架基础项目结构（2）掌握RAG、对话记忆、工具模块多技术集成方案（3）掌握综合项目需求拆解、模块化迭代开发流程（4）掌握学习计划生成、专注计时器配套工具开发[重点]掌握Flask前后端交互智能项目整体搭建掌握整合RAG知识库+持久记忆多核心模块[基本要求]能搭建完整Flask项目并启动Web服务能集成私有文档问答、历史对话存储功能能开发学习规划、计时辅助配套工具能完成全项目功能联调、bug修复与整体测试项目8部署和发布智能体（6学时）[知识点]（1）掌握Linux服务器直接部署项目、后台常驻运行方法（2）掌握Docker基础命令、镜像制作、容器运行原理（3）掌握OpenClaw分布式智能体服务端、客户端部署流程（4）掌握智能体线上端口、访问权限基础配置规范[重点]掌握Docker打包智能体项目生成镜像掌握Linux服务器与OpenClaw分布式智能体部署[基本要求]能将本地项目上传Linux并后台持续运行能编写Dockerfile制作智能体专属镜像并启动容器能完成OpenClaw服务端配置、Windows客户端对接能配置服务器防火墙放行服务访问端口三、学时分配内容模块学时安排项目1认识大语言模型和智能体6项目2使用Coze平台构建智能体10项目3熟悉LangChain开发基础12项目4实现对话上下文记忆管理10项目5构建Agent智能体与工具系统10项目6实现检索增强生成RAG10项目7综合项目：设计开发个人智能学习助手12项目8部署和发布智能体6合计76四、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、实验和上机成绩（20%）。五、选用教材和主要参考书主教材：《智能体构建与应用开发（Python+LangChain）（微课版）》，杨运强主编，人民邮电出版社参考资料：硅基流动官方开发文档、Coze扣子平台教程、LangChain中文开发手册、Docker容器运维手册、国产大模型产业白皮书六、大纲说明本课程全程采用教学做一体化授课模式，理论讲解同步配套上机实操。硬件要求学生PC内存≥8G，机房可正常访问互联网、硅基流动与Coze线上平台，预装VMware、Python