AI 智能体讲义
-
向量数据库 Vector DB 实战
RAG 的「记忆仓库」就是向量数据库。这节课学会把文档存进去、并快速检索出最相关的内容。
-
RAG 检索增强生成入门
让 Agent 先查资料再回答，是解决「幻觉」和「不懂私有知识」的关键方法——这就是 RAG（检索增强生成）。
-
上下文窗口与 Token 管理
上下文窗口是有限且要花钱的预算。学会管理它，是做出好用 Agent 的隐形基本功。
-
短期记忆 vs 长期记忆
记忆分两类，分工完全不同。理解它们，才能设计出既聪明又省钱的 Agent。
-
记忆 Memory 机制详解
大模型天生「健忘」——每次对话都像第一次见面。记忆机制就是为了让 Agent 记住你说过的话。
-
拆解一个 Agent 的四大组件
任何一个能干活的 Agent，都由四个核心部件协作而成。这节课先建立全局地图，后面每节课填一块。
-
做出你的第一个 Agent
第一阶段的收官实操：把前面学的拼起来，亲手配置出你的第一个 Agent，并和它对话。
-
给 Agent 设定角色与目标
好的 Agent 像一个有明确职责的员工。这节课讲怎么用系统提示词（System Prompt）给它定身份、定边界。
-
Prompt 提示词工程基础
Prompt（提示词）是你和模型沟通的语言。同样的模型，提示词写得好不好，效果天差地别。这是用好一切 AI 工具的第一基本功。
-
Agent 与聊天机器人的区别
同样是对话，为什么有的叫聊天机器人，有的叫 Agent？关键差别就两个字：行动力。