LangChain+LangGraph多智能体开发实战，MCP工具封装到小慕书城全栈自动编码部署

这套课程讲的是用 LangChain + LangGraph 开发商业级 AI 编程智能体，从大模型调用、工具封装一路做到多智能体协同，最后落到一个能自己干活的项目上

主线是「小慕书城」的前后端实战：把 AI Agent、MCP 协议、自研工具、容器化沙盒串在一起，走完从需求分析、自动编码到前端后端发布的完整流程。过程中还会用到 Cursor、通义灵码这类 AI 编程工具

课程覆盖的技术点

• 用 LangChain + LangGraph 搭建多智能体协同架构
• MCP 协议开发，封装并集成 20 多个私有化工具，包括终端、浏览器、数据库操作
• Lima + Docker 沙盒环境搭建，解决 AI 编程里自动发布的环节
• RAG 知识库与自学习机制，让智能体自己总结、自己沉淀知识
• 智能体的多轮对话、记忆持久化、浏览器控制、数据库增删改查等单项能力

适合谁学

• 想系统掌握 AI Agent 开发技术的程序员、架构师
• 希望用 AI 编程智能体提升开发效率的软件工程师
• 对 LangChain、MCP、多智能体架构感兴趣的技术探索者
• 想做出商业级 AI 应用的独立开发者

学完能掌握什么

• 用 LangChain + LangGraph 构建多智能体协同架构
• 开发 MCP 协议服务，把终端、浏览器、数据库等工具封装成智能体可调用的能力
• 搭建 Lima + Docker 沙盒环境，跑通自动化发布
• 独立开发一套能自动分析需求、自动编码、自动部署的编程智能体

课程目录

第 1 章 课程简介

• 导学：什么是 AI Agent，如何更好地学习 AI Agent
• 2025 年 6 月 9 日-15 日课程答疑和指导

第 2 章 智能体必学必会：AI 智能体的基础概念和技术架构

• 什么是智能体？常见的 AI 智能体能力展示
• 主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM 沉思、通义千问）
• 智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性
• 智能体和大模型的区别
• 智能体 5 级分层及商业应用
• 智能体技术架构讲解——LangGraph + LLM + Tools + MCP + RAG
• 本章知识总结和回顾

第 3 章 大模型调用（AI Agent 的大模型能力）

• Python 多版本管理工具 anaconda 使用方法
• Python 项目管理工具 uv 安装和应用
• 智能体开发流程 & Ollama 本地大模型部署
• 使用 langchain-ollama 库调用本地大模型
• ollama 大模型的流式调用
• 阿里云百炼平台大模型调用
• 百炼平台推理大模型调用
• LangChain 框架基本特性和概念介绍
• 本章重点内容回顾和复习

第 4 章 LangChain 大模型工具开发（Agent 工具能力）

• langchain_openai 实例化 qwen 大模型 + pydantic SecretStr 加密 api_key
• 提示词模板之文本提示词 PromptTemplate
• 对话提示词模板 ChatPromptTemplate 用法
• ChatPromptTemplate + ChatMessagePromptTemplate 联合实现对提示词和消息体的抽象与复用
• FewShotPromptTemplate 通过提示词实现大模型少样本学习
• 提示词模板对比及场景分析 + 链式调用大模型
• 大模型调用自定义工具全流程开发
• tool 装饰器注册工具 + args_schema 精确控制工具入参
• 本章重点内容回顾和复习

第 5 章 内置工具调用 + 返回体控制能力（Agent 的智能体整合能力）

• 使用 langchain.agents 库快速完成智能体创建和调用
• 应用 JsonOutputParser 规范智能体返回值
• PythonREPL 基本用法介绍
• 利用 PythonREPLTool 自动编写企业官网
• 智能体企业官网提示词修改和优化
• langchain 基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果
• langchain DateOutputParser 实现将自然语言转为日期格式
• 本章重点内容回顾和复习

第 6 章 深入 MCP 协议（AI Agent 的外部工具能力）

• 本章内容概览——走近 MCP
• 彻底搞懂 MCP 的原理和发展现状
• 高德 MCP 服务接入原理讲解
• 使用 langchain_mcp_adapters 创建高德 MCP 客户端
• 结合高德 MCP 使智能体具备位置服务能力
• 基于高德 MCP 的复杂路径规划 + 可视化展示
• MCP 通讯协议之 stdio——实现本地 MCP 服务端 + 客户端
• 本章重点内容回顾和复习

第 7 章 Cursor + MCP 接入（AI Agent 的智能化工具）

• 本章内容概览 + Node 环境搭建
• LangChain + MCP 读取 Playwright 工具
• LangGraph + create_react_agent 创建智能体运行 Playwright 工具
• Playwright 工具执行流程分析 + 日志结构化输出
• Cursor 下载、安装并接入 Playwright MCP 服务
• Cursor + 高德 MCP 服务制定旅行计划
• Cursor + Github MCP 服务集成
• 小项目：Cursor + Github MCP 二次开发 vue-element-admin 项目
• LangGraph agent 接入 Github MCP 服务
• 本章重点内容回顾和复习

第 8 章 项目规划 + 多轮对话能力实现

• 项目目标及整体架构设计
• 多轮对话能力原理介绍
• 多轮对话 LCEL 创建
• 使用对话历史类 ChatMessageHistory 解决历史对话注入问题
• 基于 RunnableWithMessageHistory 构建多轮对话 Runnable 实例
• 多轮对话交互实现
• 使用 FileChatMessageHistory 实现会话持久化
• 将 agent 集成到多轮对话
• LangChain 核心组件 Runnables 介绍
• Runnables 组件核心功能演示
• 本章重点内容回顾和复习

第 9 章 记忆能力实现（AI Agent 的记忆能力）

• 本章内容概览 + Agent 内存记忆能力实现
• Windows & MacOS Redis 环境搭建
• 运用 RedisSaver 实现 Agent 会话持久化
• MongoDB 环境搭建 & MongoDB 持久化实现
• 文件持久化原理讲解 + 手写 FileSaver 实例化
• 文件持久化 FileSaver 存储方法 put 实现
• 文件持久化 FileSaver 恢复方法 get_tuple 实现
• 基于 FileSaver 的 agent 多轮对话能力实现
• （加餐）使用 Docker 安装 redis 服务
• （加餐）使用 Docker 安装 mongodb 服务
• （加餐）mongosh 命令行工具安装和使用
• 本章重点内容回顾和复习

第 10 章 终端控制工具开发（AI Agent 的终端控制能力）

• 本章内容概览 + subprocess run 方法讲解
• subprocess Popen 方法实战
• mcp 工具封装 + agent 集成 shell mcp 工具
• 智能体流式输出 + 输出结果视觉优化
• MacOS 终端工具原理介绍 + 关闭终端工具开发
• 终端新增工具开发
• 实现向终端输入脚本命令 + 获取终端全部信息
• 使用 Cursor 封装终端 mcp 工具
• Windows 利用 psutil + pyautogui 开发 powershell 控制工具
• 本章重点内容回顾和复习

第 11 章 知识库开发（AI Agent 的知识学习能力）

• 本章内容概览 + 利用提示词优化大模型指令遵循问题
• 通过阿里云百炼完成知识库创建
• 阿里云百炼 SDK 接入和知识库查询
• RAG 知识查询方法封装 + MCP 工具集成
• RAG MCP 工具集成
• 通过知识库解决智能体创建 Vue 项目的方案问题
• 开发 Terminal 发送按键工具解决命令行交互
• 优化知识库内容解决智能体的任务规划问题
• 本章重点内容回顾和复习

第 12 章 RAG 自学习机制（AI Agent 的自主学习能力）

• 本章内容概览 + 百炼 SDK 上传知识文件流程分析
• 百炼 SDK 获取文件上传租约代码实现
• 百炼 SDK 上传文件至数据中心代码实现
• 添加数据中心文件至指定分类代码实现
• 文件上传状态查询 & 上传文件代码封装
• 创建百炼知识库 API 接入
• 提交向量化任务并查询任务执行状态
• 工作空间知识库查询 + 追加向量化任务 API 接入
• 基于百炼知识库的自学习 MCP 工具封装
• 【实战】智能体实现自总结 + 自学习 + 自沉淀知识能力
• 本章重点内容回顾和复习

第 13 章 浏览器控制开发（AI Agent 的浏览器控制能力）

• 本章内容概览 + selenium 启动流程介绍
• selenium 常见属性和 API 介绍
• 基于 selenium 的百度搜索工具开发
• 百度搜索工具翻页功能支持
• （高能）使用 selenium + chromedriver 控制已经打开的 Chrome 浏览器
• （划重点）Chrome 浏览器多标签页控制技术
• 大模型结果瘦身之 html 移除无用标签
• 移除 display none 的标签 + 移除所有注释
• 移除无用属性使 html 瘦身 5 倍
• 结合浏览器 mcp 工具重新优化编程智能体，准确高效解决搜索问题

第 14 章 实现 Agent 运行沙盒（AI Agent 的沙盒运行能力）

• 本章内容概览 + lima-vm 虚拟机工具安装
• lima 虚拟机 NAT 网络配置（1）
• lima 虚拟机 NAT 网络配置（2）
• lima 虚拟机 docker nginx 环境搭建 + docker 镜像源配置
• docker-compose 安装 + nginx 配置优化（1）
• docker-compose 安装 + nginx 配置优化（2）
• （重点）docker nginx uploads 目录配置 + 前端发布原理讲解
• 封装 lima vm 虚拟机的 shell 执行命令方法（1）
• 封装 lima vm 虚拟机的 shell 执行命令方法（2）
• lima vm 创建文件夹和查看文件夹 mcp 工具开发
• lima vm 创建文件工具开发 + 智能体自动编码部署
• 上传文件夹 MCP 工具开发——克隆本地文件目录结构
• 上传文件夹 MCP 工具开发——实现文件上传

第 15 章 数据库工具开发（AI Agent 数据库操控能力）

• 虚拟机 Docker 环境下搭建 MySQL 环境
• MCP MySQL 工具创建 + 通用查询方法封装
• MCP MySQL 列举数据库和数据表工具开发
• MySQL MCP 工具与 Agent 进行连接实现 AI 控制数据库
• 返回结果封装 + 查询表结构工具开发
• 数据库查询工具开发
• MySQL 插入数据工具开发
• MySQL 更新数据工具开发
• MySQL 删除数据工具开发

第 16 章 LangGraph 多智能体架构（AI Agent 的架构能力）

• MySQL 创建数据库工具开发
• MySQL 建表工具开发 + 智能体应用
• MySQL 执行 SQL 工具开发 + 数据库 Agent 的综合运用
• LangGraph 基本概念 + 核心优势 + 图数据结构介绍
• LangGraph 核心概念和运行机制讲解
• LangGraph 入门案例代码演示

第 17 章 实现代码辅助开发能力（AI Agent 的辅助编程能力）

• LangGraph 实战案例之工作流构建 + 导出图片
• LangGraph 工作流运行 + 提取关键词节点开发
• LangGraph 百度搜索 + 回复用户节点开发 + 工作流整体串联
• MessagesState 类继承和能力扩展
• LangGraph 多智能体架构介绍
• LangGraph 构建 Supervisor 架构
• Supervisor 多智能体信息打印优化

第 18 章 小慕书城前端页面自动化开发（前端项目实战）

• 通过 LangGraph Supervisor 架构搭建编程智能体
• 编程智能体运行 + 简单编程任务执行
• 基于 vue3-element-admin 项目模板创建本地前端项目
• 使用终端工具解决前端运行报错
• 使用 Agent 完成菜单的修改和删除
• 小慕书城——图书管理菜单和列表页开发
• 小慕书城——使用 Agent 开发封面、链接、翻页等功能
• 小慕书城——使用 Agent 修复重置功能 bug + 增加新筛选项 + 排序功能支持

第 19 章 小慕书城后端 API 与数据库自动化开发（后端项目实战）

• 使用自研 Agent 完成限定或自主规划的数据库任务
• 通过 Agent 实现数据库测试数据造数
• 使用 Code Agent 实现后端项目初始化
• 通过智能体实现后端数据库连接代码编写
• 让智能体编写数据库连接测试接口并提供 curl 语句
• 智能体快速完成接口 CRUD 代码及 BUG 修复
• 扩展查询接口支持筛选、排序和翻页功能

第 20 章 课程总结与技术整合展望

• 大模型应用能力回顾
• 智能体的工具能力回顾
• 智能体的 MCP 协议 + 工具能力回顾
• 智能体的多轮对话 + 记忆能力回顾
• 智能体的自研 MCP 工具回顾
• 智能体技术整合与未来商业应用展望

资源包含什么

• 视频课 20 章，从智能体基础概念讲到最后的多智能体架构与小慕书城前后端实战
• 配套资料 ai_agent_with_langchain-master.zip

课程视频和配套源码已经打包好，在本页获取