[AI/大数据] 雷丰阳 AI Agent智能体开发全套

1.AIGC篇
day01-大模型入门
day02-coze快速上手
day03-coze工作流
day04-dify平台部署
day05-comfyui平台
day06-AIGC总结
day01-大模型入门\1. 直播计划 (2)
day01-大模型入门\2. AI发展史 (2)
day01-大模型入门\3. 人工智能核心体系 (2)
day01-大模型入门\4. 去各种平台开通API KEY (2)
day01-大模型入门\5. 整合OpenAI SDK尝试调用第三方模型 (2)
day01-大模型入门\6. 其他模型功能测试 (2)
day01-大模型入门\7. OpenClaw整合飞书机器人 (2)
day01-大模型入门\8. OpenClaw其他部署方式 (2)
day02-coze快速上手\1. 什么是Agent (2)
day02-coze快速上手\10. Agent知识库 - 引入文档、表格知识库 (2)
day02-coze快速上手\11. 应用：创建应用&体验UI与工作流的绑定交互逻辑 (2)
day02-coze快速上手\12. 总结 (2)
day02-coze快速上手\2. 熟悉Coze界面 (2)
day02-coze快速上手\3. Agent配置 - 第一步：配置好人设提示词 (2)
day02-coze快速上手\4. Agent配置 - 第二步：配置大模型信息 (2)
day02-coze快速上手\5. Agent配置 - 第三步：增加插件调用功能 (2)
day02-coze快速上手\6. Agent配置 - 引入更多的插件 (2)
day02-coze快速上手\7. Agent对话体验 - 设置开场白和问题 (2)
day02-coze快速上手\8. Agent对话体验 - 快捷指令 (2)
day02-coze快速上手\9. Agent记忆 - 变量&数据库&长期记忆 (2)
day03-coze工作流\1. 工作流 - 节点核心三要素 (2)
day03-coze工作流\2. 工作流 - 一个简单的工作流 (2)
day03-coze工作流\3. 工作流 - 代码节点的使用 (2)
day03-coze工作流\4. 工作流 - 测试图像生成等其他节点 (2)
day03-coze工作流\5. 工作流 - 测试pdf插件等节点 (2)
day03-coze工作流\6. 工作流 - 体验商业工作流 (2)
day03-coze工作流\7. 工作流 - 案例：新员工入职工作流 (2)
day03-coze工作流\8. 工作流 - 案例 - 员工信息引入问答，追加职级 (2)
day04-dify平台部署\1. coze - 企业员工入职工作流&技能调用问题 (2)
day04-dify平台部署\10. 本地模型 -xinference下载模型&运行推理&整合dify (2)
day04-dify平台部署\11. 其他业务如何调用Dify工作流 (2)
day04-dify平台部署\12. 补充 (2)
day04-dify平台部署\2. 云服务器 - 开通&加速配置 (2)
day04-dify平台部署\3. 云服务器 - 安装docker (2)
day04-dify平台部署\4. 云服务器 - docker配置nvidia显卡 (2)
day04-dify平台部署\5. dify - 安装dify (2)
day04-dify平台部署\6. dify - 整合大模型云API (2)
day04-dify平台部署\7. dify - 本地部署模型的常用框架（Ollama、Xinference、vLLM） (2)
day04-dify平台部署\8. 本地模型 - ollama 安装&加载模型 (2)
day04-dify平台部署\9. 本地模型 - dify整合ollama本地模型 (2)
day05-comfyui平台\1. 上次问题 (2)
day05-comfyui平台\10. 小结 (2)
day05-comfyui平台\2. Comfy - 开通服务器&熟悉界面 (2)
day05-comfyui平台\3. Comfy - 案例：官方文生图 (2)
day05-comfyui平台\4. Comfy - 扩散模型思想：UNet、CLIP、VAE (2)
day05-comfyui平台\5. Comfy - K采样器 (2)
day05-comfyui平台\6. Comfy - 自己绘制工作流 (2)
day05-comfyui平台\7. Comfy - 图生图流程 (2)
day05-comfyui平台\8. Comfy - 局部重绘 (2)
day05-comfyui平台\9. Comfy - 控制网络测试 (2)
day06-AIGC总结\1. AIGC模块 - 今天结束了 (2)
day06-AIGC总结\2. AIGC - 了解大模型 (2)
day06-AIGC总结\3. AIGC - ReAct Agent执行流程 (2)
day06-AIGC总结\4. AIGC - 多Agent能力的思考 (2)
day06-AIGC总结\5. AIGC - 通过Coze了解智能体开发的全貌 (2)
day06-AIGC总结\6. AIGC - 未来我们用到的技术 (2)


2.Web开发

day01-fastapi
  day02-fastapi
  day03-fastapi
  day04-sqlalchemy
  day05-sqlalchemy
  day01-fastapi\1. web - 前置要求 (2)
  day01-fastapi\10. fastapi - 请求处理 - RESTful 装饰器写法 (2)
  day01-fastapi\11. fastapi - 路径参数 - 优先顺序问题 (2)
  day01-fastapi\12. fastapi - 路径参数 - Path函数与元注解写法 (2)
  day01-fastapi\13. fastapi - 查询参数 - 必选与可选写法 (2)
  day01-fastapi\14. fastapi - 查询参数 - Query函数与元注解写法 (2)
  day01-fastapi\15. fastapi - 请求头 - Header函数获取请求头数据 (2)
  day01-fastapi\16. fastapi - 请求头 - 默认匹配规则 (2)
  day01-fastapi\17. fastapi - 了解 param_functions 的其他函数功能 (2)
  day01-fastapi\2. 为什么AI首选Python (2)
  day01-fastapi\3. 编程语言的发展 (2)
  day01-fastapi\4. fastapi - 简介 (2)
  day01-fastapi\5. fastapi - helloworld 写法 (2)
  day01-fastapi\6. fastapi - python一些进阶语法 (2)
  day01-fastapi\7. fastapi - pydantic数据校验测试 (2)
  day01-fastapi\8. fastapi - python 元数据注解写法 (2)
  day01-fastapi\9. fastapi - python 协程语法 (2)
  day02-fastapi\1. fastapi - 请求处理 - 复习 (2)
  day02-fastapi\2. fastapi - 请求处理 - 请求体与pydantic模型 (2)
  day02-fastapi\3. fastapi - 请求处理 - form表单和文件上传 (2)
  day02-fastapi\4. fastapi - 请求处理 - 使用pydantic校验请求数据 (2)
  day02-fastapi\5. fastapi - 请求处理 - 直接使用Request对象 (2)
  day02-fastapi\6. fastapi - 响应处理 - 响应任意数据&自定义响应头等 (2)
  day02-fastapi\7. fastapi - 依赖注入 - 基本用法 (2)
  day02-fastapi\8. fastapi - 依赖注入 - yield用法 (2)
  day03-fastapi\1. fastapi - 下（完整版）
  day04-sqlalchemy\1. sqlalchemy - 简介与ORM
  day04-sqlalchemy\10. sqlalchemy - orm功能：第一步：创建模型&创建表
  day04-sqlalchemy\11. sqlalchemy - orm功能：session api - 新增
  day04-sqlalchemy\12. sqlalchemy - orm功能：查询的两套API，可以从session开始，也可以直接自己select写sql
  day04-sqlalchemy\13. sqlalchemy - orm功能：修改用户
  day04-sqlalchemy\14. sqlalchemy - orm功能：删除用户
  day04-sqlalchemy\15. sqlalchemy - 总结：core 和 orm 模式用法
  day04-sqlalchemy\16. 工程运行办法
  day04-sqlalchemy\2. sqlalchemy - 快速上手 - 开通免费云数据库
  day04-sqlalchemy\3. sqlalchemy - 快速上手 - 核心概念
  day04-sqlalchemy\4. sqlalchemy - 第一行代码 - 第一步：创建引擎
  day04-sqlalchemy\5. sqlalchemy - 第一行代码 - 第二步：获取连接执行SQL
  day04-sqlalchemy\6. sqlalchemy - core功能：事务操作
  day04-sqlalchemy\7. sqlalchemy - core功能：各种方式获取结果集中的数据
  day04-sqlalchemy\8. sqlalchemy - core功能：批量参数&批量插入
  day04-sqlalchemy\9. sqlalchemy - core功能：总结
  day05-sqlalchemy\1. sqlalchemy - orm功能：sessionmaker和脏追踪功能
  day05-sqlalchemy\10. sqlalchemy - 关联查询：N-N：模型定义&CRUD
  day05-sqlalchemy\11. sqlalchemy - 总结
  day05-sqlalchemy\2. sqlalchemy - 关联查询：关联关系复习
  day05-sqlalchemy\3. sqlalchemy - 关联查询：1-1：模型定义
  day05-sqlalchemy\4. sqlalchemy - 关联查询：1-1：保存完成
  day05-sqlalchemy\5. sqlalchemy - 关联查询：1-1：相互都可以直接获取&懒加载与joined立即加载
  day05-sqlalchemy\6. sqlalchemy - 关联查询：1-1：级联删除问题
  day05-sqlalchemy\7. sqlalchemy - 关联查询：1-1：backref和backpopulates用法
  day05-sqlalchemy\8. sqlalchemy - 关联查询：relationship核心参数
  day05-sqlalchemy\9. sqlalchemy - 关联查询：1-N：模型定义与CRUD


3.Web项目

day01-辰光Agent平台-搭建
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio
day01-辰光Agent平台-搭建\1. 辰光Agent平台 - 项目介绍
day01-辰光Agent平台-搭建\10. 脚手架 - 步骤11-12：程序统一入口
day01-辰光Agent平台-搭建\11. 脚手架 - 测试：搭建成功
day01-辰光Agent平台-搭建\12. 脚手架 - 整合 alembic 做数据库迁移
day01-辰光Agent平台-搭建\13. 第一个示例模块：编写模型、产生数据库变更、注册路由
day01-辰光Agent平台-搭建\14. 脚手架 - 整合单元测试
day01-辰光Agent平台-搭建\15. 代码推送完成
day01-辰光Agent平台-搭建\2. 脚手架 - 项目结构创建完成
day01-辰光Agent平台-搭建\3. 脚手架 - 启动中间件&连接测试
day01-辰光Agent平台-搭建\4. 脚手架 - 步骤4：封装环境变量配置
day01-辰光Agent平台-搭建\5. 脚手架 - 步骤5：配置loguru日志整合
day01-辰光Agent平台-搭建\6. 脚手架 - 步骤6：编写数据库类
day01-辰光Agent平台-搭建\7. 脚手架 - 步骤7：创建基础的 orm 模型类
day01-辰光Agent平台-搭建\8. 脚手架 - 步骤8-9：创建通用数据库crud类&通用响应类
day01-辰光Agent平台-搭建\9. 脚手架 - 步骤10：统一异常处理
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\1. 接口 - 验证码 - 数据模型&Redis环境准备
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\1. 脚手架 - 功能流程
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\2. 接口 - 验证码 - 生成验证码测试成功
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\3. 接口 - 登录 - User数据变更&准备JWT工具
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\3. 接口 - 验证码 - 校验验证码完成
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\4. 接口 - 登录 - 密码加密工具测试完成
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\5. 接口 - 登录 - 登录完整逻辑完成
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\6. 接口 - 登录 - 登录成功返回jwt令牌
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\7. 接口 - 获取当前用户 - 使用依赖方式
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\8. 接口 - 测试获取当前用户信息 - 可以拿到 token，令牌校验失败，可能是库的问题
day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息）\9.Postman工具测试接口
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\1. pycharm打开项目要设置解释器
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\2. 接口 - 登录 - jwt令牌的sub字段必须是str
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\3. RBAC - 简介
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\4. RBAC - 模型定义完成
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\5. RBAC - permission - 定义 Repository和Service操作
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\6. RBAC - permission - api接口编写
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\7. RBAC - permission - CRUD接口完成
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\8.RBAC - 联动编码测试，可以分配角色、权限并查询出数据
day03-辰光Agent平台 - RBAC模块\9. 小结
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\1. 公共抽取分页逻辑 - 在repository层统一封装分页，api接受分页请求开始处理
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\2. vibecoding - 最佳实战用法
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\3. vibecoding - ai已经完美写好了登录、验证码等前端功能
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\4. 抄我coding - 每个模块的crud
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\5. 接下来所有的模块如何编写
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\6. ai代码完成，功能测试完成
day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等\7. 代码提交
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\1. 前置要求
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\2. 今日需求
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\3. Minio - 对象存储用法
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\4. Minio - 整合&测试文件上传
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\5. Minio - 封装MinioClient
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\6. 封装文档上传完整请求
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\7. 文件上传完成
day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio\8. 其他小功能完成


4.RAG周

day01 - 玩转 OpenAI SDK
  day02 - 模型进阶功能
  day03 - 手搓RAG原理
  day04 - LlamaIndex 入门
  day05 - Milvus向量库
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\1. RAG周 - 大致任务_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\10. OpenAI - 如何拿到流式响应json数据格式_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\2. OpenAI  - 配置环境变量的API_KEY和BASE_URL_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\3. OpenAI - 调用Ollama和阿里云_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\4. OpenAI - 获取模型各种调用数据_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\5. OpenAI - chat_api 发送消息 messages结构_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\6. OpenAI - 本质还是发送请求_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\7. OpenAI - OpenAI构造函数接受的参数设置项_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\8. OpenAI - 构造函数 - 温度&top_P设置_大模型Agent开发 - 系统课程
  day01 - 玩转 OpenAI SDK\9. OpenAI - create函数 - 流式输出解析_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\1. OpenAI 进阶 - 使用ProxyPin 抓取和 大模型交互的数据包_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\10. OpenAI 进阶 - 上下文缓存_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\11. OpenAI 进阶 - 大模型函数&工具调用 - 内置工具_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\12. OpenAI 进阶 - 工具调用底层逻辑_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\13. OpenAI 进阶 - 项目模型测试页相关功能简介_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\2. OpenAI 进阶 - 多轮回话 - response.id串联让模型记住回话历史_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\3. OpenAI 进阶 - 多轮回话 - 构建回话历史列表_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\4. 小练习 - 多轮回话&回话记忆_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\5. 小练习 - 扩展 - 使用多轮总结技术，压缩回话上下文_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\6. OpenAI 进阶 - 图像多模态数据问答请求构造_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\7. OpenAI 进阶 - 多轮回话复习_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\8. OpenAI 进阶 - sse原理_大模型Agent开发 - 系统课程
  day02 - 模型进阶功能\9. OpenAI 进阶 - 结构化输出与视觉推理_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\1. RAG - 大模型现存问题与RAG方案_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\10. 手搓RAG - 第三步优化_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\11. 手搓RAG - 扩展：余弦相似度计算_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\12. 手搓RAG - 第四步：数据保存到向量库_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\13. 手搓RAG - 离线阶段完整步骤_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\14. 手搓RAG - 离线步骤小结_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\2. RAG - rag流程离线索引与在线查询双阶段_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\3. RAG - rag vs fine-tuning_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\4. RAG - 四代RAG进化流程_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\5. RAG - RAG落地方案_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\6. RAG - 六大核心组件_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\7. 手搓RAG - 第一步：Embedding - API封装_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\8. 手搓RAG - 第二步：文档加载 API 封装_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\9. 手搓RAG - 第三步：文档切分为chunks_大模型Agent开发 - 系统课程
  day03 - 手搓RAG原理\9. 第二步优化_大模型Agent开发 - 系统课程
  day04 - LlamaIndex 入门\1. 手搓 RAG：基于用户问题去向量库检索到结果
  day04 - LlamaIndex 入门\2. 手搓 RAG：构建Prompt，调用大模型生成回答  
  day04 - LlamaIndex 入门\3. LlamaIndex：组件概览
  day04 - LlamaIndex 入门\4. LlamaIndex：聊天、智能体、RAG 一句话
  day05 - Milvus向量库\1. LlamaIndex - 复习
  day05 - Milvus向量库\10. Milvus：CRUD：查询数据
  day05 - Milvus向量库\11. Milvus：CRUD：更新（upsert）先删除再更新，支持 部分更新
  day05 - Milvus向量库\12. Milvus：CRUD：删除数据
  day05 - Milvus向量库\13. Milvus：高级检索：ann指定检索字段和相似度算法
  day05 - Milvus向量库\14. Milvus：高级检索：ann其他设置
  day05 - Milvus向量库\15. Milvus：高级检索：过滤搜索
  day05 - Milvus向量库\16. Milvus：高级搜索：范围检索
  day05 - Milvus向量库\17. MilVus：高级搜索：分组搜索
  day05 - Milvus向量库\18. Milvus：高级搜索：主键搜索
  day05 - Milvus向量库\19. Milvus：高级搜索：混合检索
  day05 - Milvus向量库\2. LlamaIndex - Unstructed库
  day05 - Milvus向量库\20. 结束
  day05 - Milvus向量库\3. LlamaIndex - 了解文档解析各大方案&LlamaIndex内置方案
  day05 - Milvus向量库\4. Milvus：安装
  day05 - Milvus向量库\5. Milvus：架构方式
  day05 - Milvus向量库\6. Milvus：基本概念
  day05 - Milvus向量库\7. Milvus：CRUD：建立链接
  day05 - Milvus向量库\8. Milvus：CRUD：创建集合、schema（表结构）、字段、索引
  day05 - Milvus向量库\9. Milvus：CRUD：插入数据
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\1. Milvus：复习
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\10. Modular RAG - 实时：生成器（答案、引用来源）
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\11. Modular RAG - 实时：测试完整流程
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\12. Modular RAG - Agentic RAG的雏形
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\2. Milvus：全文检索
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\3. Milvus：进阶原理部分
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\4. Milvus：阈值调整（黄金比例原则）
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\5. Modular RAG - 基本原理
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\6. Modular RAG - 离线流程完成（文档解析、切片、向量化保存）
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\7. Modular RAG - 实时：查询前处理（查询扩展、查询重写、意图识别等）
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\8. Modular RAG - 实时：查询器完成
  day06 - Modular RAG（llamaindex版）\9. Modular RAG - 实时：查询后处理（相似度过滤、重排）


5.Agent周

day01 - 上手 LangChain
  day02 - LangChain 核心组件
  day03 - LangChain 高级用法
  day04 - LangChain 高级用法
  day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统
  day07 - 复习：RAG & Agent体系
  day01 - 上手 LangChain\1. LangChain - 介绍
  day01 - 上手 LangChain\10. LangChain - Agent：如何学习官方文档
  day01 - 上手 LangChain\11. 小问题
  day01 - 上手 LangChain\2. LangChain - 万物从 create_agent 开始
  day01 - 上手 LangChain\3. LangChain - 细节1：模型提供商的包名
  day01 - 上手 LangChain\4. LangChain - 细节2：模型参数设置
  day01 - 上手 LangChain\5. LangChain - 一个企业Agent的完整流程
  day01 - 上手 LangChain\6. LangChain - Agent：模型配置
  day01 - 上手 LangChain\7. LangChain - Agent：动态模型选择
  day01 - 上手 LangChain\8. LangChain - Agent：工具细节
  day01 - 上手 LangChain\9. LangChain - Agent：核心组件小结
  day02 - LangChain 核心组件\1. LangChain - agent基本组件复习
  day02 - LangChain 核心组件\10. LangChain - 核心组件：Model：其他配置
  day02 - LangChain 核心组件\11. LangChain - 核心组件：Tool：使用ToolRuntime来获取各种共享位置数据
  day02 - LangChain 核心组件\12. LangChain - 核心组件：长期记忆
  day02 - LangChain 核心组件\13. 工具练习：整合数据库工具，写一个自己的SQL智能体
  day02 - LangChain 核心组件\2. LangChain - 结构化输出
  day02 - LangChain 核心组件\3. LangChain - 短期记忆
  day02 - LangChain 核心组件\4. LangChain - 流式响应
  day02 - LangChain 核心组件\5. LangChain - 中间件
  day02 - LangChain 核心组件\6. LangChain - Agent 所有字段的作用
  day02 - LangChain 核心组件\7. LangChain - 核心组件：Model 基础设置
  day02 - LangChain 核心组件\8. LangChain - 核心组件：Model - 工具调用
  day02 - LangChain 核心组件\9. LangChain - 核心组件：Model：结构化输出的方式
  day03 - LangChain 高级用法\1. LangChaini - 复习
  day03 - LangChain 高级用法\10. LangChain - 高级 - 护栏机制
  day03 - LangChain 高级用法\11. LangChain - 高级 - 运行时数据共享
  day03 - LangChain 高级用法\12. LangChain - 高级 - 上下文数据
  day03 - LangChain 高级用法\13. LangChain - 高级 - MCP Server与客户端交换数据的两种方式（http、stdio）
  day03 - LangChain 高级用法\14. LangChain - 高级 - MCP Client 进行工具调用
  day03 - LangChain 高级用法\15. LangChain - 高级 - MCP 拦截器
  day03 - LangChain 高级用法\16. LangChain - 高级 - 使用 Tavily 进行web搜索
  day03 - LangChain 高级用法\17. LangChain - 高级 - 调用modelscope的各种工具
  day03 - LangChain 高级用法\18. 各种工具调用
  day03 - LangChain 高级用法\2. LangChain - 短期记忆：创建 agent 的时候使用 checkpointer 指定
  day03 - LangChain 高级用法\3. LangChain - 短期记忆：自定义数据格式&在工具调用中获取数据
  day03 - LangChain 高级用法\4. LangChain -短期记忆：消息窗口溢出的三种解决方式（修剪、删除、总结）
  day03 - LangChain 高级用法\5. LangChain - 短期记忆：其他配置
  day03 - LangChain 高级用法\6. LangChain - 高级 - 中间件 - 流程&创建的几种方式
  day03 - LangChain 高级用法\7. LangChain - 高级 - 中间件 - 指定跳转can_jump_to
  day03 - LangChain 高级用法\8. LangChain - 高级 - 中间件 - 多个中间件执行顺序
  day03 - LangChain 高级用法\9. LangChain - 高级 - 中间件 - 更多示例
  day04 - LangChain 高级用法\1. LangChain - 复习
  day04 - LangChain 高级用法\10. LangChain - 多智能体：第三步：封装每个子Agent为工具
  day04 - LangChain 高级用法\11. LangChain - 多智能体：功能测试完成
  day04 - LangChain 高级用法\12. LangChain - Skills - 技能
  day04 - LangChain 高级用法\13. LangChain - Skills - OpenClaw和Skills的交互逻辑
  day04 - LangChain 高级用法\14. LangChain - Skills - 使用LangChain实现动态加载skills需要工具加中间件配合
  day04 - LangChain 高级用法\15. LangChain - Skills - 案例：SQL助手
  day04 - LangChain 高级用法\16. DeepAgents - 加载社区的任意 Skill -  
  day04 - LangChain 高级用法\17. LangGraph - 用一个RAG流程解密LangGraph用法
  day04 - LangChain 高级用法\18. LangChain 创建的 Agent 就是 StateGraph
  day04 - LangChain 高级用法\2. LangChain - HIL：人工介入
  day04 - LangChain 高级用法\3. LangChain - HIL：流式输出
  day04 - LangChain 高级用法\4. AgentChatUI - 工程创建
  day04 - LangChain 高级用法\5. AgentChatUI - 整合后端Agent进行测试
  day04 - LangChain 高级用法\6. Agent前后联调
  day04 - LangChain 高级用法\7. LangChain - 多智能体：核心机制
  day04 - LangChain 高级用法\8. LangChain - 多智能体：第一步：创建 日历子Agent  
  day04 - LangChain 高级用法\9. LangChain - 多智能体：第二步：创建邮件子Agent
  day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析\1. Claude Code - 安装
  day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析\2. Claude Code - 源码下载与配置
  day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析\3. Claude Code - 各种文件夹功能概览
  day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析\4. Claude Code - Query Loop 全流程
  day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析\5. Claude Code - QueryLoop 总结
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\1. cc源码 - queryLoop：分层压缩、模型调用、工具调用结果获取、组装所有数据进入下一轮
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\2. cc源码 - 短期记忆：维护对话历史的机制
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\3. cc源码 - 长期记忆：长期记忆召回与回灌
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\4. cc源码 - 工具调用：核心机制
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\5. 扯到DDD
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\6. cc源码 - skill加载
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\7. cc源码 - HITL
  day06 - 加餐：CC源码与Harness系统\8. 从 harness 到 deepagents
  day07 - 复习：RAG & Agent体系\1. 复习：RAG篇 - OpenAI & RAG演进
  day07 - 复习：RAG & Agent体系\2. 复习：RAG篇 - Milvus
  day07 - 复习：RAG & Agent体系\3. 复习：RAG篇 - LlamaIndex RAG实现
  day07 - 复习：RAG & Agent体系\4. 复习：LangChain 篇 - 智能体核心


6.天宫医疗

day01 - 基础环境&Neo4j
day02 - 记忆系统改造
day03 - 智慧问诊 Agent
day04 - 智慧问诊 Workflow
day05 - 知识问答 Agent
day01 - 基础环境&Neo4j\1. 天宫医疗 - 背景介绍
day01 - 基础环境&Neo4j\10. Neo4j - 路径查询与聚合统计
day01 - 基础环境&Neo4j\11. Neo4j - 其他点
day01 - 基础环境&Neo4j\2. 天宫医疗 - 项目架构理解
day01 - 基础环境&Neo4j\3. 天宫医疗 - 项目脚手架创建
day01 - 基础环境&Neo4j\4. 天宫医疗 - 数据库初始化成功
day01 - 基础环境&Neo4j\5. 天宫医疗 - fastapi启动测试完成
day01 - 基础环境&Neo4j\6. 天宫医疗 - 初始化知识图谱数据，pg数据明天再搞
day01 - 基础环境&Neo4j\7. Neo4j - 基本概念
day01 - 基础环境&Neo4j\8. Neo4j - 可视化操作
day01 - 基础环境&Neo4j\9. Neo4j - 基本查询与多跳查询
day02 - 记忆系统改造\01. 天宫医疗 - 导入 PG 数据
day02 - 记忆系统改造\02. 天宫医疗 - 短期记忆改造：必要性
day02 - 记忆系统改造\03. 天宫医疗 - 短期记忆改造：整合 Redis Stack（包含RedisJson、RediSearch）
day02 - 记忆系统改造\04. 天宫医疗 - 短期记忆改造：单元测试redis短期记忆功能
day02 - 记忆系统改造\05. 天宫医疗 - 短期记忆改造：引入 会话压缩总结 中间件
day02 - 记忆系统改造\06. 天宫医疗 - 短期记忆改造：一些原理细节
day02 - 记忆系统改造\07. 天宫医疗 - 长期记忆改造：自定义 MilvusStore 实现 BaseStore
day02 - 记忆系统改造\08. 天宫医疗 - 长期记忆改造：为长期记忆编写调用工具
day02 - 记忆系统改造\09. 天宫医疗 - 长期记忆改造：给Agent追加长期记忆功能
day02 - 记忆系统改造\10. 天宫医疗 - 长期记忆改造：验证通过
day02 - 记忆系统改造\11. 天宫医疗 - MultiAgent 改造思路
day03 - 智慧问诊 Agent\01. MultiAgent：架构搭建
day03 - 智慧问诊 Agent\02. 智慧问诊：需求描述‘
day03 - 智慧问诊 Agent\03. 智慧问诊：核心流程
day03 - 智慧问诊 Agent\04. 智慧问诊：状态机对象
day03 - 智慧问诊 Agent\05. 智慧问诊：一些 Neo4j的Cypher查询
day03 - 智慧问诊 Agent\06. 智慧问诊：置信度、追问策略、边界处理等
day03 - 智慧问诊 Agent\07. 智慧问诊：症状同义词三层处理方案
day03 - 智慧问诊 Agent\08. 智慧问诊：数据流与多轮对话设计
day03 - 智慧问诊 Agent\09. 智慧问诊：第一步：定义整个工作流用的状态机对象（各节点数据共享）
day03 - 智慧问诊 Agent\10. 智慧问诊：第二步：症状三层标准化流水线
day03 - 智慧问诊 Agent\11. 智慧问诊：第三步：初始化Milvus症状向量索引
day03 - 智慧问诊 Agent\12. 智慧问诊：后面功能简介
day04 - 智慧问诊 Workflow\01. 天宫医疗 - 模块讲解顺序
day04 - 智慧问诊 Workflow\02. 智慧问诊 - 工作流：第四步：Neo4j 知识图谱检索‘
day04 - 智慧问诊 Workflow\03. 智慧问诊 - 工作流：第五步：置信度计算与收敛判断
day04 - 智慧问诊 Workflow\04. 智慧问诊 - 工作流：第六步：各个过程中用到的提示词模板
day04 - 智慧问诊 Workflow\05. 智慧问诊 - 工作流：第七步：HIS系统数据库功能（查询患者信息，保存问诊记录）
day04 - 智慧问诊 Workflow\06. 智慧问诊 - 工作流：第八步：核心九大节点功能
day04 - 智慧问诊 Workflow\07. 智慧问诊 - 工作流：第八步：组装workflow的完整流程
day04 - 智慧问诊 Workflow\08. 智慧问诊 - 工作流：第九步：改造 InquiryAgent 作为挂号助手
day04 - 智慧问诊 Workflow\09. 智慧问诊 - 工作流：第十步：修改work_tools逻辑
day04 - 智慧问诊 Workflow\10. 智慧问诊 - 工作流：第11步：对话流程
day04 - 智慧问诊 Workflow\11. 智慧问诊 - 工作流：测试功能
day05 - 知识问答 Agent\01. 三种不同中间件的作用
day05 - 知识问答 Agent\02. 数据作用
day05 - 知识问答 Agent\03. 智慧问诊Agent：流程测试完成
day05 - 知识问答 Agent\04. 多路RAG系统：基础架构说明
day05 - 知识问答 Agent\05. 多轮RAG系统：第一步：提示词
day05 - 知识问答 Agent\06. 多路RAG系统：第二步：查询改写
day05 - 知识问答 Agent\07. 多路RAG系统：第三步：假设性回答
day05 - 知识问答 Agent\08. 多路RAG系统：第四步：reranker精排
day05 - 知识问答 Agent\09. 多路RAG系统：第五步：文档RAG
day05 - 知识问答 Agent\10. 多路RAG系统：第六步：图RAG
day05 - 知识问答 Agent\11. 多路RAG系统：第七步：NL2SQL
day05 - 知识问答 Agent\12. 多路RAG系统：第八步：幻觉检测
day05 - 知识问答 Agent\13. 多路RAG系统：第九步：多路融合检索
day05 - 知识问答 Agent\14. 多路RAG系统：第十步：业务：处方审核
day05 - 知识问答 Agent\15. 多路RAG系统：企业级工具基础功能
day05 - 知识问答 Agent\16. 多路RAG系统：第15步：MinerU与文档解析导入流程
day05 - 知识问答 Agent\17. 多路RAG系统：第16-17步：工具封装与 Knowledge Agent实现
day05 - 知识问答 Agent\18. Agent功能划分