LLM智能体与MCP技能实战系列教程

系列介绍

本教程系列全面覆盖LLM智能体开发的核心技术栈与实践方法，从底层协议到高级应用，帮助读者系统掌握构建智能、高效、可靠的AI智能体系统。

系列大纲

第一部分：MCP协议基础与实践（第1-4期）

MCP（Model Context Protocol）是连接语言模型与外部工具的关键协议，掌握MCP是构建高级AI智能体的基础。

• 第1期：MCP协议概述与基础概念
• 第2期：MCP与主流工具的集成：Claude和Cursor使用指南
• 第3期：从零开始创建MCP服务器：Python实现指南
• 第4期：MCP服务器高级应用与最佳实践

第二部分：LLM微调技术详解（第5-8期）

通过微调和对齐技术，将通用大语言模型转变为专业领域模型，提升特定任务性能。

• 第5期：监督微调(SFT)：LLM微调基础技术详解
• 第6期：直接偏好优化(DPO)：轻量级人类偏好对齐技术
• 第7期：基于人类反馈的强化学习(RLHF)：高级偏好对齐方法
• 第8期：参数高效微调：LoRA与QLoRA技术详解

第三部分：多智能体系统设计（第9-12期）

构建协作高效的多智能体系统，解决复杂任务，实现能力互补与知识共享。

• 第9期：多智能体系统设计：协作式智能体架构与实现
• 第10期：规划型智能体：基于推理与规划的任务解决方法