智能体构建与应用开发（Python+LangChain）课程标准

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《智能体构建与应用开发》课程标准一、课程基本信息表1课程信息表课程代码考核性质考试课前导课程智能体构建与应用开发后续课程总学时76总学分5课程类型理实一体课开设学期第二学期适用专业二、课程定位与作用1.课程简介《智能体构建与应用开发》配套教材为《智能体构建与应用开发（Python+LangChain）（微课版）》，本课程以国产大模型、智能Agent开发为主线，围绕硅基流动DeepSeek、Coze扣子、LangChain、RAG检索、容器部署核心技术，从无代码智能体搭建到Python工程化开发、知识库增强、分布式部署分层设计项目任务。课程融合openEuler国产服务器运维能力，打造AI协同开发实操体系，培养学生独立完成智能体需求设计、编码调试、知识库构建、容器云端发布全流程实操能力，为学生从事AI应用开发、企业智能知识库运维、低代码AI产品搭建、LLMOps智能运维岗位筑牢核心技术根基。2.课程性质本课程是人工智能、大数据、软件类专业核心必修理实一体化课程，采用“做中学、学中做、任务驱动”项目化教学模式，全部教学环节依托机房实训环境，以企业真实智能体开发案例为载体，整合大模型原理、提示词工程、代码框架、运维部署知识。课程以完整项目任务为教学单元，学生在完成真实开发任务中同步吸收理论知识，全程嵌入AI伦理、国产科技自信、工匠精神思政内容，贴合企业AI开发岗位真实工作流程，实现学习内容与岗位工作高度统一。3.在课程体系中的地位《智能体构建与应用开发》是衔接《Python程序设计》《openEuler系统管理与运维（AI协同）》与《公有云运维技术》《LLMOps大模型运维》的核心桥梁课程。前置课程提供Python编程、国产Linux服务器基础运维、虚拟化实操能力；本课程将编程、服务器技术与国产大模型智能体开发深度融合，打通无代码、代码级、知识库、容器部署完整开发链路；后续课程承接本课程容器、AI项目部署能力，拓展云上大模型运维、分布式推理服务等高阶技术。课程对标智能体开发工程师、企业知识库运维、AI低代码产品实施等岗位典型工作任务，由校内双师教师与AI企业开发专家共同研讨制定人才培养目标，聚焦德技并修，培养兼具国产AI技术认知、规范开发习惯、工程实操能力的技术技能人才。表2课程定位分析对接的工作岗位对接培养的职业岗位能力AI智能体开发工程师掌握Coze低代码智能体搭建、PythonLangChain智能体编码、RAG知识库开发、工具Agent开发全流程能力企业知识库运维工程师掌握私有文档向量化、向量库部署、行业问答智能体搭建、会话记忆持久化能力LLMOps智能运维工程师掌握openEuler服务器智能体部署、Docker容器打包、OpenClaw分布式智能体运维能力低代码AI产品实施专员掌握提示词工程、可视化工作流设计、智能体多渠道发布调试能力三、课程目标（一）能力目标1.能够完成硅基流动平台实名注册、API密钥管理，使用VSCodeCline插件自动生成响应式网页项目。2.能够依托VMware+openEuler虚拟机，使用AI运维智能体一键完成Nginx安装、防火墙放行等服务器配置。3.能够在Coze平台搭建翻译、新闻、知识库、工作流四类无代码智能体，并完成多渠道发布调试。4.能够搭建Python+LangChain开发环境，封装动态提示词，使用顺序链、路由链实现分支对话逻辑。5.能够开发多类型对话记忆程序，实现JSON、SQLite、MariaDB多方案会话持久化存储。6.能够自定义工具类Agent，对接MCP第三方接口，实现模型自主调用外部服务。7.能够完成文档切片、文本向量化、向量库搭建，开发完整RAG私有文档问答系统。8.能够基于Flask框架集成RAG、记忆、工具模块，开发完整个人智能学习助手综合项目。（二）知识目标1.掌握NLP三代技术演进、Transformer架构、国产DeepSeek大模型核心特点与行业应用场景。2.理解智能体自主决策底层工作逻辑。3.掌握硅基流动OpenAI兼容接口调用规范、API密钥安全管理规范。4.掌握Coze平台提示词六段式结构、插件、知识库、可视化工作流、多渠道发布原理。5.掌握LangChainModelI/O、Prompt、Chain、Memory四大核心组件功能与使用方法。6.掌握Agent工具封装规范、MCP服务通信协议、第三方API对接流程。7.掌握RAG完整架构、文档切分、向量化、语义检索、向量数据库存储原理。8.掌握Flask轻量后端基础、Linux项目运维、Docker镜像制作、OpenClaw分布式服务架构。9.掌握AI数据安全、大模型幻觉缺陷、智能体使用伦理相关规范（三）素质目标1.培养学生与客户、团队人员形成良好的沟通的能力。2.培养学生团队合作能力。3.培养学生分析问题、解决问题及创造思维能力。4.培养学生养成良好的职业道德。（四）思政育人目标1.培养学生注重理论对实践的指导作用，引导厚植爱国情怀。2.培养学生正确认识问题，用科学的思维方法解决问题。3.培养学生精益求精的工匠精神4.注重理论联系实际，培养爱国情怀。5.注重理论对实践的指导作用，培养敬业精神。四、课程设计与结构（一）课程设计理念《智能体构建与应用开发》立足国内AI产业真实岗位需求，以国产大模型智能体完整开发链路为主线，摒弃纯理论课堂讲授，全程采用项目化、任务驱动、教学做一体化模式。课程由浅入深划分无代码入门、代码进阶、知识库增强、综合集成、部署落地五大学习阶段，每个项目对应企业真实开发场景，将理论知识点嵌入实操任务中，实现“做中悟理、以练促学”，同步衔接前置openEuler运维、后置云运维课程内容，构建“编程-服务器-AI开发-云端运维”完整专业能力链条，匹配AI开发类岗位人才培养需求。（二）课程设计思路课程遵循认知入门→低代码快速原型→Python框架开发→高级增强技术→综合项目集成→容器/服务器部署能力成长逻辑，设置8个递进式完整工程项目，每个项目包含场景任务、必备理论、分步实操、成果验收四大模块。全部实训依托硅基流动、Coze、LangChain、Docker国产主流技术栈，兼顾零基础低代码实操与工程化代码开发两条学习路径，理论讲解同步配套上机实操，每节课完成阶段性任务并交付实训成果，逐步培养学生独立开发、部署行业智能体的岗位核心能力。（三）课程结构表3课程结构内容学时安排项目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76五、课程内容与教学要求表4课程内容与教学要求一览表项目名称子项目（或子模块名称或子任务名称教学时数教学目标教学重点难点知识目标能力目标素质目标思政育人目标重点难点项目1认识大语言模型和智能体任务1-1使用Cline智能体自动生成网站代码2（1）了解NLP三代技术演进、大语言模型发展历史（2）掌握大模型与智能体层级从属关系（3）掌握硅基流动平台注册、API密钥申请与调用规范（1）能够完成硅基流动账号实名、创建并备份API密钥（2）能够安装配置VSCode+Cline插件对接DeepSeek模型（3）能够输入结构化提示词生成多页面响应式网站并本地运行调试（1）通过大模型与智能体关联学习，理解技术模块间相互协作关系（2）通过代码生成项目实操，养成细致排查代码、规范保存工程文件的素养依托国产DeepSeek大模型实操，树立国产AI产业自信，厚植科技爱国情怀硅基流动API对接配置、Cline插件调试区分大语言模型与智能体核心逻辑关系任务1-2智能运维助手配置openEulerLinux服务器3（1）掌握openEuler国产Linux操作系统应用场景（2）理解AI运维智能体联动服务器工作原理（3）掌握Nginx服务、Linux防火墙基础运维理论（1）能够使用VMware部署openEuler虚拟机并完成网络连通测试（2）能够配置智能运维助手SSH远程连接Linux服务器（3）能够通过自然语言指令一键安装、配置Nginx并放行防火墙端口（1）通过虚拟化服务器部署，培养观察、定位网络故障的实操素养（2）养成服务器操作前校验指令、谨慎运维的职业习惯依托国产openEuler信创系统实践，培养科技报国、精益求精的工匠精神智能体远程对接Linux、Nginx自动化部署。虚拟机内外网连通故障排查。项目2使用Coze平台构建智能体任务2-1基础提示词插件智能体开发31）掌握Coze扣子平台整体架构与无代码开发逻辑（2）掌握六段式标准化提示词完整结构（3）理解平台插件作用、外部数据调用原理（1）通过提示词标准化编写，养成清晰定义任务边界、规范输出约束的思维（2）通过插件调试，培养分步测试、定位参数问题的能力规范AI内容输出边界，树立AI合规、内容安全职业意识培养标准化提示词编写、插件绑定智能体能够插件参数传递逻辑调试能够插件参数传递逻辑调试任务2-2可视化工作流搭建公众号文案智能体2（1）掌握Coze可视化工作流节点类型、数据流转规则（2）理解工作流解决多步骤复杂自动化任务的优势（1）能够拖拽节点搭建素材检索+文案生成自动化工作流（2）能够配置节点数据传递、分支判断基础逻辑（1）通过流程化拆解复杂任务，建立条理化、模块化工作思维（2）通过培养条理清晰、分步落地任务的敬业精神培养学生责任意识工作流节点连线、数据流转配置多分支工作流逻辑调试任务2-3知识库教学智能体与Agent技能沉淀开发5（1）掌握私有文档知识库语义检索底层原理（2）掌握Agent可复用技能封装、场景沉淀逻辑（1）能够上传PDF/Word文档搭建专属行业知识库（2）能够封装标准化对话技能并绑定智能体快速调用1）通过知识库、技能封装实操，培养代码（2）功能复用、知识沉淀的工程素养坚持私有文档事实检索，抵制AI虚假幻觉，树立求真务实职业观知识库检索规则配置、Agent技能封装长文档文本切片、检索精度优化项目3熟悉LangChain开发基础任务3-1Python+LangChain环境搭建与模型调用4（1）掌握LangChain整体框架四大核心组件（2）掌握OpenAI兼容接口统一调用标准（1）能够搭建完整Python开发环境、批量安装LangChain依赖库（2）能够编写代码对接硅基DeepSeek完成单轮基础对话1）通过开发环境配置，养成依赖包统一管理、密钥隔离存储的规范习惯强化API密钥保密意识，树立数据安全底线思维Python对接国产大模型代码编写Python依赖包冲突问题解决任务3-2提示词模板与输出解析器开发4（1）区分静态提示词与动态变量提示词（2）掌握输出解析器结构化文本转换原理（1）能够封装带变量的动态提示词模板实现角色切换（2）能够配置输出解析器统一模型返回文本格式（1）通过标准化输出开发，培养规整、便于程序读取的工程开发习惯追求输出严谨规范，培养精益求精工匠精神动态变量提示词模板封装复杂结构化输出解析器编写任务3-3顺序链、路由链式对话开发41）掌握顺序链串行多步骤任务执行逻辑（2）掌握路由链条件分支自动分流原理（1）能够使用顺序链串联素材检索、内容生成多步任务（2）能够开发路由链，根据用户输入自动分发不同对话分支（1）通过链式任务开发，建立分层拆解复杂业务逻辑的编程思维辩证区分不同任务处理方案，培养科学解决问题思维路由链条件判断规则配置多链组合联调排错项目4实现对话上下文记忆管理任务4-1内存型上下文记忆程序开发4（1）掌握LangChain各类内存记忆组件功能差异（2）理解上下文窗口限制、控制模型上下文长度原理（1）能够开发完整多轮连贯对话程序，自动读取历史交互内容（2）能够配置窗口记忆限定保留最近N轮对话1）围绕人机交互会话优化，培养以用户体验为核心的开发思维坚持以人为本优化交互，树立服务型技术职业理念完整上下文记忆功能开发对话窗口长度参数调优任务4-2JSON、SQLite、MariaDB持久化记忆开发6（1）掌握JSON文件本地会话存储机制（2）掌握SQLite、MariaDB数据库持久化存储原理（3）理解会话ID隔离多用户对话数据逻辑1）能够实现JSON文件自动读写保存对话会话（2）能够搭建数据库持久化记忆，支持多用户独立会话隔离（1）区分轻量化、企业级存储方案，培养按需选型、贴合业务的工程思维（1）区分轻量化、企业级存储方案，培养按需选型、贴合业务的工程思维重视用户会话数据存储安全，树立数据隐私保护意识MariaDB数据库对话持久化开发多会话ID数据隔离逻辑编写项目5构建Agent智能体与工具系统任务5-1本地自定义工具Agent开发（1）掌握工具型Agent「思考-判断-调用-整合」完整工作流程（2）掌握LangChain自定义工具标准封装格式、参数传递规范（1）能够编写文件处理、数值计算类自定义工具类（2）能够搭建Agent主程序，模型自主判断、调用本地工具并整合结果（1）通过模块化工具开发，培养按需扩展、低耦合拆分功能的工程素养自主拆解问题、减少重复开发，培养创新实践意识自定义工具类封装、Agent工具调用逻辑工具调用参数异常捕获与处理任务5-2MCP高德地图第三方服务集成6（1）掌握MCP服务通信协议基础规范（2）掌握高德开放平台API密钥申请、接口调用流程（1）能够部署本地MCP服务端，对接高德地图开放接口（2）能够集成MCP客户端，实现自然语言查询地理位置、距离测算（1）合理对接外部第三方资源，培养拓展智能体能力边界的创新思维理性看待第三方接口依赖，坚持自主可控开发为主MCP客户端与Agent集成开发第三方API接口请求报错排查项目6实现检索增强生成RAG任务6-1文档处理、文本向量化与基础检索5（1）掌握RAG完整技术架构，理解解决大模型幻觉、知识滞后原理（2）掌握文档加载、文本切片、嵌入向量化完整流程。（1）能够解析PDF、Word文档并完成分段切割处理（2）能够调用嵌入模型完成文本向量编码转换（1）分层处理私有文档，建立精准匹配、真实可靠的知识问答思维依托自有文档消除模型虚假输出，培养求真务实职业素养文档切片处理、文本向量化代码实现。文本切片重叠参数调优、检索精度平衡任务6-2Chroma向量数据库持久化部署5（1）掌握Chroma本地向量数据库存储、索引检索底层逻辑（2）区分关键词检索与语义相似度检索差异（1）能够将文档向量存入Chroma向量库持久化保存（2）能够编写检索函数，匹配高相似度文档片段生成精准回答（1）通过向量库搭建，建立私有知识库长期复用、轻量化部署思维拒绝依赖模型原生过时知识，坚持私有资料检索优先向量库增删改查代码开发语义相似度阈值参数调试项目7综合项目：设计开发个人智能学习助手任务7-1Flask项目框架与基础交互界面搭建4（1）掌握Flask轻量Web后端项目标准目录结构（2）理解Web前后端数据交互基础逻辑（1）能够搭建标准化Flask项目目录、配置Python运行环境（2）能够编写基础网页交互首页，启动后端Web服务（1）大型项目分层模块化搭建，培养整体统筹、分步实施的项目思维系统化统筹项目开发流程，培养全局规划意识Flask后端服务完整搭建前后接口数据交互调试任务7-2RAG、记忆、工具多智能模块集成开发8（1）掌握RAG知识库、对话记忆、工具模块协同联动架构（2）掌握综合项目需求拆解、迭代开发、整体测试流程（1）能够集成私有文档RAG问答、数据库持久对话记忆模块（2）能够开发学习计划生成、专注计时配套工具，完成全项目联调、bug修复（1）分模块迭代开发、分步验收测试，培养严谨完整的项目交付素养多模块协同开发，锤炼精益求精、反复打磨的工匠精神多技术模块整合联调综合项目整体bug定位与修复项目8部署和发布智能体任务8-1openEuler服务器直接部署智能体2（1）掌握Linux后台进程常驻运行命令（2）掌握服务器端口开放、防火墙放行配置规范（1）能够通过SSH将本地项目上传至openEuler服务器（2）能够后台常驻启动Web服务，配置防火墙放行访问端口（1）服务器运维操作严谨规范，养成操作前校验指令、备份项目的习惯依托国产openEuler信创服务器落地，强化信创产业认同感项目远程上传、后台常驻运行配置服务器端口访问连通故障排查任务8-2Docker容器打包部署智能体2（1）掌握Docker镜像、容器基础运行原理（2）掌握Dockerfile镜像配置文件编写标准规范（1）能够编写适配智能体项目的Dockerfile配置文件（2）能够构建专属镜像、启动容器并验证网页访问标准化容器打包分发，培养项目可迁移、标准化交付工程思标准化工程交付，适配企业批量部署场景Dockerfile完整编写容器端口映射、镜像构建报错处理任务8-3OpenClaw分布式智能体部署（1）掌握OpenClaw分布式智能体服务端、客户端通信架构（2）掌握分布式大模型API接入、多客户端访问配置逻辑（1）能够在openEuler部署OpenClaw服务端并接入DeepSeek大模型（2）能够配置Windows客户端，远程调用分布式智能体完成问答（1）分布式系统统筹管理，培养适配企业多用户并发场景的设计思维分布式协同服务开发，培养适配企业规模化应用的创新能力OpenClaw服务端API接入配置客户端与服务端连接失败排错六、课程考核1．考核性质与方式本课程操作性强，鉴于平时学习过程的重要性，考核以平时课堂表现、教学项目任务的完成情况占50%，期末考试占50%。2．成绩的记录及组成期末考核10