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黄佳,新加坡科研局资深研发工程师,前埃森哲新加坡公司资深顾问,ADPS 核心成员,入行 20 余年。参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目,积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。近年主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、RAG 工程、MCP 等前沿协议。
曾出版《大模型应用开发: RAG 实战课》《大模型应用开发:动手做 AI Agent》《GPT 图解:大模型是怎样构建的》《数据分析咖哥十话》《零基础学机器学习》等多本畅销书。最近在曼宁出版社出版了《Designing AI Agent》。
同时,也是极客时间的口碑讲师,出品过多门优质课程,近期开设的《大模型 RAG 进阶实战营》广受学员好评。
AI 工程化中有两大普遍困境:多数 AI 工程师都能轻松跑通 Demo,却不敢将 Agent 投入生产;学了一堆框架,真到设计时依然无从下手。这个现象不是因为大模型不够强,而是你缺少一套能在工程现场使用的设计语言。
就像传统后端系统出问题,我们会追问:是事务边界错了?缓存失效了?消息幂等没做?限流缺了?服务拆分过度?成熟工程领域都有自己的问题语言。而Agent工程没有,只能模糊判断:“模型不够强”“prompt 还要调”“上下文没给够”“工具可能有点多”……粒度都太粗。
这门课真正想做的,就是把真实工程问题以及市面上能够看得到的优秀 Harness 架构(Claude Code、CodeX、OpenCode、Aider、OpenClaw、Hermes、OpenHand、DeerFlow)背后的公共结构抽象出来,沉淀出一套 Agent 工程里的设计语言,帮助工程师在AI工程实践中,定位问题、选择模式、组合方案,并最终落到代码和系统里。
课程围绕双轴正交框架与 28 个 Agent 设计模式展开。

具体来说,我们建立一套双轴框架:Y 轴 7 个认知功能(感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理),X 轴 6 种执行拓扑(链式、路由、并行、循环、编排、层级)。
两轴交叉,生长出 28 个工程模式。不是 28 个孤立技巧,而是一套 Agent 系统的资源分配学:注意力怎么分配、时间跨度怎么管理、副作用风险怎么控制、信任怎么分级。
课程共 9 大模块,从范式危机讲起,到感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理,最后用组合方法论收尾,每个模式都有源码剖析和工程实现。让你从工具使用者成长为智能系统设计者,做出会成长、能复用、可治理、会变老练的 Agent 系统。
课程的代码仓库如下:
https://github.com/huangjia2019/agent-design-patterns
https://github.com/huangjia2019/designing-ai-agents
第一个是用来讲模式的案例,第二个是从 0 到 1 逐渐构建一个Coding Agent。


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