Agentic AI 训练营：使用 Python、n8n、MCP 与 RAG 构建 AI 代理

全栈人工智能工程：OpenAI SDK、CrewAI、Pydantic AI、LangChain、React、Node.js、AutoGen、语音和本地自动化

讲师：Arnold Oberleiter

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你将学到的内容

• 掌握 AI 工程与 “Vibe Coding”：使用 Cursor、Python、Node.js、Git 与 GitHub 快速构建软件。
• 构建 Python AI 代理：精通 Pydantic AI、Gradio 界面、守护栏（Guardrails）与评估框架（Eval‑Frameworks）。
• 创建 OpenAI 代理：使用 OpenAI AgentKit、Agent Builder，并将 ChatKit 集成到 Next.js 与 React 应用中。
• 开发深度研究代理：打造能够自行搜索网络并生成复杂报告的自主代理。
• 精通 MCP（模型上下文协议）：将 Claude Desktop、Cursor 与 Antigravity 与本地文件及工具相连。
• 构建自定义 MCP 服务器：使用 Python 与 n8n 创建自己的 MCP 工具，以控制外部 API。
• 使用 n8n（低代码）实现自动化：掌握 Webhook、HTTP 请求、代码节点、合并、If 节点、循环与错误处理。
• 高级 n8n 工作流：构建多代理系统、编排器、Telegram 机器人以及自托管 n8n。
• 集成数据库与 SQL：将 Supabase、Pinecone、Postgres 与向量数据库连接到你的 AI 代理。
• 本地 AI 与隐私：使用 Docker 与 Flowise 在本地运行 Ollama、DeepSeek、Qwen、Kimi、zAI 与 Llama 模型。
• 精通 RAG（检索增强生成）：优化 Embeddings、Chunking、Tok‑K、Temperature、Top‑P、Markdown 与向量搜索。
• 使用 Flowise 构建可视化代理：无需编码即可创建 LangChain 与 LangGraph 代理，并在 Render 上托管。
• 开发语音代理：使用 Python、LiveKit、Vapi 与 ElevenLabs 构建实时 AI 语音助理。
• 生成式 AI 与扩散模型：通过 n8n 自动化 ComfyUI、Flux、Z‑Image 与 SDXL，实现图像与视频生成。
• 探索 Agentic 框架：了解 AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、Open WebUI 与微软 AI Stack。
• 打造 AI 代理机构：学习定价、线索获取、销售策略与细分市场定位，以提供 AI 服务。
• AI 安全与法律合规：精通 GDPR、欧盟 AI 法案，防止 Prompt Injection、越狱与数据投毒。
• 部署与托管：发布到 GitHub、在 Render 上托管、部署 Next.js 应用并管理 Docker 容器。
• 精通 AI Web 开发并构建自定义 AI 前端：使用 Next.js、React、TypeScript、Vite 与 Tailwind CSS 将自定义 AI 聊天机器人直接嵌入网站。

先决条件

• 无需任何前置知识，所有内容均一步步演示。
• 一台电脑（Mac、Windows 或 Linux）：需要管理员权限以安装 Node.js、Python 与 Docker 等软件。
• 好奇心与耐心：课程涉及 AI 代理与 RAG 等高级主题，提供逐步指引，但具备解决问题的思维会更有帮助！

课程简介

别再只看 AI 发生，开始动手构建它。

你已经见识过 AI 能做什么。但如何从简单的提示跳到构建自主代理、可扩展自动化以及真实的商业应用？

本课程是 AI 自动化与 AI 代理的终极大师班。它弥合了 低代码（n8n、Flowise）与 专业代码（Python、Pydantic AI、Cursor）之间的鸿沟，让你掌握 2026 年 AI 领域的全套技能。

从在笔记本电脑上运行本地 RAG 系统，到部署企业级语音代理，再到精通 模型上下文协议（MCP）——本课程全覆盖。

无论你是开发者、创业者，还是自动化爱好者，都能学会如何编排 LLM（如 DeepSeek、GPT、Claude、Gemini）为你完成真实工作。

你将获得：

• 实战项目：构建深度研究代理、语音化身、营销机器人、线索获取系统等。
• 可下载资源：获取即用的 JSON 工作流、Python 代码仓库以及系统提示词，快速落地实现。
• 双轨学习：既学可视化方式（n8n、Flowise），也学编码方式（Python、Next.js）。

本课程的学习目标：

基础篇：LLM、环境搭建与 “Vibe Coding”

从必备工具入手，打好基础。

• Cursor 快速入门：掌握这款为你写代码的 AI 编辑器（“Vibe Coding”）。
• AI 基础：深入了解 LLM、Token、函数调用以及 DeepSeek R1、GPT 5.2 思考模型和 OpenAI o3 等 “推理模型”。
• 全栈环境配置：正确安装 Python、pip、uv、Node.js、Git 与 Docker，为 AI 开发做好机器准备。

OpenAI 代理生态与 Web 应用

使用最新的 OpenAI 工具和 OpenAI Agent SDK 构建官方代理。

• OpenAI AgentKit 与 Agent Builder：创建带状态变量、守护栏和互联网访问的代理。
• Next.js 与 React 集成：构建自己的聊天 UI（ChatKit），并将自定义小部件部署到网站。
• 深度研究代理：打造能够遍历网络并生成报告的复杂代理。

使用 Pydantic AI 的 Python AI 代理

踏入专业 AI 工程的代码世界。

• Pydantic AI 框架：使用 Python 构建类型安全、稳健的代理。
• Gradio 界面：为你的 Python 脚本创建友好的 Web 界面。
• 代码与部署：学习将项目发布到 GitHub 并与全世界分享。

本地 AI 与 RAG（隐私优先）

全部在本地硬件上运行 AI——无需 API 费用，完整隐私。

• 本地技术栈：精通 Ollama、Docker 与 Flowise，实现离线 AI。
• 高级 RAG（检索增强生成）：部署 Postgres 向量数据库，管理 Embedding，优化 Chunking 策略。
• LangChain 与 LangGraph：了解现代 AI 链路背后的架构。

精通 Flowise：可视化 AI 代理

无需编写代码即可创建强大的聊天机器人。

• API 驱动的代理：通过 API 将 LLM 与真实工具相连。
• 自定义聊天机器人：构建、品牌化并将 RAG 聊天机器人嵌入 WordPress 与自建站点。
• 情感分析：基于用户情绪自动路由客服请求。

使用 n8n（低代码）实现 AI 自动化

业务自动化的核心——连接一切。

• n8n 基础与 SQL：掌握界面、变量，并连接 Supabase 数据库。
• 高级工作流：构建 Telegram 机器人、多代理系统以及编排模式。
• 网页抓取与 HTML：将任意网站内容转化为代理的知识库。
• 自托管：学习在自己的服务器上托管 n8n，降低成本。

MCP：模型上下文协议

学习 AI 集成领域最热的技术。

• MCP 解析：将 Claude Desktop、Cursor 与 ChatGPT 连接到本地工具和文件。
• 构建自定义 MCP 服务器：使用 Python 与 n8n 创建自己的服务器。
• 跨平台工具：利用 MCP 为代理提供对 Slack、GitHub 与数据库工具的无缝访问。

语音代理与 AI 化身

让你的 AI 拥有声音和形象。

• LiveKit 与 Python：构建实时对话式语音代理。
• 电话集成：将 Vapi 与 ElevenLabs 连接到电话号码，实现呼入/呼出通话（如餐厅预订机器人）。
• AI 化身：创建可与用户对话的交互式视觉代理。

生成式 AI 与图像自动化

使用扩散模型自动化创意。

• ComfyUI 大师课：构建复杂的图像与视频生成工作流。
• Flux、Z‑Image 与 SDXL：在本地运行最前沿的图像模型。
• Agentic 设计：通过 n8n 代理自动触发图像生成。

打造业务与安全合规

把技能转化为盈利的机构，并保持安全。

• 机构蓝图：如何为客户定价、包装并销售 AI 服务。
• 线索获取：冷邮件、社交媒体内容等获取策略。
• AI 安全与法律：了解 GDPR、欧盟 AI 法案，以及 Prompt Injection 与越狱防护。

成为未来科技的专家！

课程结束后，你不仅会掌握理论，还会拥有一套可运行的代理作品集，深刻理解 n8n、Python 与 MCP，并具备将技能商业化的业务知识。

立即报名，开始构建未来！

适合人群

• 有志成为 AI 工程师或开发者：只要会一点 Python（或想通过 Cursor 的 “Vibe Coding” 学习），并想掌握现代 AI 栈——包括 Pydantic AI、MCP、守护栏与 RAG——本课程即为你的蓝图。
• 自动化专家与无代码爱好者：Zapier、Make 的用户想升级到 n8n，构建自主 AI 代理而非单纯线性工作流。
• 创业者与机构所有者：想为客户提供语音代理、客服机器人或线索获取系统等 AI 服务，本课程覆盖技术实现与商业运营（定价、销售、法律）。
• 产品经理与技术爱好者：希望了解 LLM、向量数据库与代理的底层原理，以便使用 OpenAI AgentKit 或 Flowise 更快原型化想法。
• 注重隐私的用户：希望在本地硬件上运行 AI（Ollama、DeepSeek），不依赖云端 API。
• 创意专业人士：想通过 ComfyUI、图像生成与视频 AI 工作流实现内容创作自动化。