了解 AI Engineer 的技术路径，拆解 Agent 项目的核心能力，探索从开发者到 AI 工程师的下一步。

9月24日，匠人学院AI Engineer 线下公开课。

我们将围绕 AI 应用与 Agent 开发，分享核心技术、工程思路与项目学习路径，并介绍 AI Engineer 第07期升级后的课程体系。欢迎带着你的技术问题和学习计划，来现场一起交流。

🤖 开发一个 AI Agent，需要哪些能力？

接入大模型、编写 Prompt、完成聊天界面之后，如何让 AI 进一步处理实际任务？

当应用开始连接知识库、外部工具和业务流程，开发者需要考虑的问题也会更加具体：

• 如何让回答有资料依据，并能追溯来源？

• 如何让 Agent 调用工具、处理工具返回的结果？

• 如何设置权限和执行边界？

• 哪些操作需要人工确认？

• 如何定位运行错误、评估结果质量？

• 如何让项目具备可维护、可测试和可部署的基础？

本场公开课将以这些问题为线索，带你了解 AI Engineer 的工作内容，以及 Agent 项目背后的工程能力。

🚀 本场内容看点

① 从大模型应用到 Agent 系统

理解模型调用、AI Workflow 与 Agent 的关系，了解不同任务适合怎样的实现方式，以及开发者在其中需要承担的设计工作。

② RAG 与 Citation｜让回答有依据

认识知识检索、引用来源和 No-Answer 机制，了解系统如何利用资料回答问题，以及在信息不足时如何处理。

③ MCP Tools 与 Tool Calling｜让 AI 连接工具

了解工具调用的基本流程，以及工具定义、参数校验、权限控制和结果处理在 Agent 开发中的作用。

④ 执行边界与人工审批｜管理 Agent 的操作

讨论任务停止条件、关键操作确认和失败处理，理解如何让 Agent 的执行过程更可控。

⑤ 评测与运行追踪｜判断系统是否有效

了解如何检查输出质量、记录执行过程、定位错误，以及如何通过评测持续改进项目。

🔥 AI Engineer 第07期全面升级

本次公开课也将介绍升级后的 AI Engineer 课程：用13周持续搭建、完善同一个 Agent 项目，让每一阶段的学习都落实到同一套系统中。

项目将经历五次系统升级：

① System Foundation｜建立系统基础

梳理需求、架构、数据与业务流程，明确项目要解决的问题。

② First AI Workflow｜跑通首个 AI 工作流

将 AI 接入实际流程，输出可检查、可审核的结构化结果。

③ Grounded Intelligence｜建立有依据的回答能力

加入 RAG、Citation、No-Answer 和质量评测，让系统能够引用资料，并在依据不足时拒绝作答。

④ Agent System｜构建完整 Agent 能力

接入 MCP Tools，完善执行边界、人工审批和安全记忆。

⑤ Production Standard｜完善生产环境所需能力

加入 Harness、Model Routing、Evals、Red Team 和 Rollback，完善运行控制、评估和发布机制。

最终项目包含代码、架构、评测、运行记录和发布证据，形成一套完整的 Agent System。

🧑‍💻 课程教学方式：理解原理，再把能力做进项目

AI Engineer 第07期课程每周设置两类 Live：

Theory Live｜理解原理
讲解核心概念、系统架构，以及开发过程中需要做出的工程判断。

Practice Live｜完成项目
通过现场 Coding，将当周学习的能力整合进项目。

12场 Theory Live＋13场 Practice Live，从 W1 到 W13，持续升级同一个 Agent 项目。

公开课中，我们会进一步介绍课程的学习节奏、项目安排和前置要求，帮助你判断是否适合自己的目标。

👥 适合谁参加？

• Software Engineer / Backend / Full-stack Developer：希望在现有开发基础上拓展 AI 工程能力；

• Data / ML Engineer：希望了解模型与数据能力如何进入完整的应用系统；

• DevOps / Cloud Engineer：对 Agent 的运行、部署和工程管理感兴趣；

• 有编程基础的 IT 学生：希望了解 AI 项目实践与学习方向；

• 做过 RAG 或 Agent Demo 的学习者：希望继续学习测试、评估和工程化开发；

• 准备转型或面试 AI Engineer 的从业者：希望梳理技术要求和项目准备思路。

💬 墨尔本线下交流，把你的问题聊具体

现场将安排问答与交流时间。欢迎带着你正在思考的问题来：

• 我的技术背景适合从哪一步开始？

• 已经做过 AI 小项目，接下来该补什么？

• 如何把零散知识组织成完整的项目能力？

• 如何在面试中讲清 AI 项目的设计、取舍与结果？

• 第07期课程的内容与学习安排是否适合我？

也欢迎来认识同样关注 AI 开发的同学和从业者，交流项目想法与学习经验。

🗓️ 活动信息

• 日期：2026年9月24日（周四）

• 时间：17:30–20:30（墨尔本当地时间）

• 地点：ANNG Gallery

• 地址：Level 17, 60 Albert Road, South Melbourne VIC 3205

• 形式：线下公开课 · 技术分享 · 课程介绍 · 互动交流

🎟️ 欢迎报名参加