AI Agent+MCP 从0到1打造商业级编程智能体 - 猎人搜索 轻松搜寻全网资源

• file:4-3 对话提示词模板ChatPromptTemplate用法 .mp4
• file:4-9 本章重点内容回顾和复习 .mp4
• file:4-5 FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习 .mp4
• file:4-1 langchain_openai实例化qwen大模型+pydantic SecretStr加密api_key .mp4
• file:4-4 ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用 .mp4
• file:4-6 提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型 .mp4
• file:4-8 tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参 .mp4
• file:4-7 大模型调用自定义工具全流程开发 .mp4
• file:9-7 文件持久化FileSaver恢复方法get_tuple实现 .mp4
• file:9-4 MongoDB环境搭建&MongoDB持久化实现 .mp4
• file:9-5 文件持久化原理讲解+手写FileSaver实例化 .mp4
• file:9-2 Windows&MacOS Redis环境搭建 .mp4
• file:9-10 （加餐）使用Docker安装mongodb服务 .mp4
• file:9-3 运用RedisSaver实现Agent会话持久化 .mp4
• file:9-1 本章内容概览+Agent内存记忆能力实现 .mp4
• file:9-11 （加餐）mongosh命令行工具安装和使用 .mp4
• file:8-3 多轮对话LCLE创建 .mp4
• file:8-10 Runnables组件核心功能演示 .mp4
• file:8-9 LangChain核心组件Runnables介绍 .mp4
• file:8-4 使用对话历史类ChatMessageHistory解决历史对话注入问题 .mp4
• file:8-1 项目目标及整体架构设计 .mp4
• file:8-8 将agent集成到多轮对话 .mp4
• file:8-5 基于RunnableWithMessageHistory构建多轮对话Runnable实例 .mp4
• file:1-1 导学：什么是AI Agent，如何更好地学习AI Agent？ .mp4
• file:10-8 使用Cursor封装终端mcp工具 .mp4
• file:10-4 智能体流失输出+输出结果视觉优化 .mp4
• file:10-6 终端新增工具开发 .mp4
• file:10-1 本章内容概览+subprocess run方法讲解 .mp4
• file:10-5 MacOS终端工具原理介绍+关闭终端工具开发 .mp4
• file:10-9 windows利用psutil+pyautogui开发powershell控制工具 .mp4
• file:10-7 实现向终端输入脚本命令+获取终端全部信息 .mp4
• file:10-3 mcp工具封装+agent集成shell mcp工具 .mp4
• file:6-2 彻底搞懂MCP的原理和发展现状 .mp4
• file:6-1 本章内容概览——走近MCP .mp4
• file:6-6 基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示 .mp4
• file:6-7 MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端 .mp4
• file:6-3 高德MCP服务接入原理讲解 .mp4
• file:6-4 使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端 .mp4
• file:6-5 结合高德MCP使智能体具备位置服务能力 .mp4
• file:2-6 智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG .mp4
• file:2-1 什么是智能体？常见的AI智能体能力展示 .mp4
• file:2-3 智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性 .mp4
• file:2-5 智能体5级分层及商业应用 .mp4
• file:2-2 主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问） .mp4
• file:2-7 本章知识总结和回顾 .mp4
• file:5-2 应用JsonOutputParser规范智能体返回值 .mp4
• file:5-1 使用langchain.agents库快速完成智能体创建和调用 .mp4
• file:5-4 利用PythonPerlTool自动编写企业官网 .mp4
• file:5-6 langchain基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果 .mp4
• file:5-5 智能体企业官网提示词修改和优化 .mp4
• file:5-7 langchain DateOutputParser实现将自然语言转为日期格式 .mp4
• file:3-3 智能体开发流程&Ollama本地大模型部署 .mp4
• file:3-5 ollama大模型的流式调用 .mp4
• file:3-1 python多版本管理工具anaconda使用方法 .mp4
• file:3-4 使用langchain-ollama库调用本地大模型 .mp4
• file:7-2 LangChain+MCP读取Playwright工具 .mp4
• file:7-3 LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具 .mp4
• file:7-4 Cursor下载、安装并接入Playwright MCP服务 .mp4
• file:7-6 Cursor+高德MCP服务制定旅行计划 .mp4
• file:7-4 Playwright工具执行流程分析+日志结构化输出 .mp4
• file:7-8 小项目：Cursor+Github MCP二次开发vue-element-admin项目 .mp4
• file:7-9 LangGraph agent接入Github MCP服务 .mp4
• file:7-7 Cursor+Github MCP服务集成 .mp4
• folder:AI Agent+MCP 从0到1打造商业级编程智能体
• folder:第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力)
• folder:第9章 AI编程智能体记忆能力实现(AI Agent的记忆能力)
• folder:第1章 课程简介
• folder:第6章 AI智能体开发之深入MCP协议(AI Agent 的外部工具能力)
• folder:第2章 智能体必学必会的那些事一AI智能体的基础概念和技术架构
• folder:第5章 AI智能体开发之内置工具调用+返回体控制能力(Agent的智能体整合能力)