Multi-agent for Everyone：人人都能学懂的AI智能体系统课 课程安排

课程大纲

Multi-agent for Everyone
AI Multi-agent基础入门
这是一堂专为零技术背景设计的AI入门课，课程将在2.5小时内带你循序渐进地掌握多智能体（Multi-agent）系统的核心思维与实际应用方式。你将从生活中的真实任务出发，逐步理解AI为什么需要协作、怎么协作，以及如何亲手设计一个属于你的AI协作流程。
课程将围绕以下四大核心模块展开：
第一部分｜从一个AI到多个AI：理解多智能体的必要性
1. 什么样的任务一个GPT做不好？
2. “流程型任务” vs “即时问答”任务的区别
3. 为什么AI协作比“万能AI”更现实也更高效？
4. 多智能体系统的现实类比：就像一个项目团队
第二部分｜什么是Multi-agent？听得懂的结构拆解
1. 多智能体系统的基本构成
2. 常见角色划分：Planner、Executor、Checker
3. 信息流如何在Agent之间传递？
4. 如何让多个AI“有逻辑地配合”完成任务？
5. 好的智能体系统具备的三大特征：
6. 能拆解任务
7. 能判断反馈
8. 能复用结构
💡 第三部分｜真实案例讲解：生活任务如何拆成AI团队执行
1. 案例1：找实习 + 写简历
2. ▸ AI A分析岗位要求 → AI B编写经历内容 → AI C优化语言表达 → AI D排版输出
3. 案例2：短视频生成项目
4. ▸ 脚本生成 → 配音生成 → 视频合成 → 自动发布
5. 案例3：学习备考系统
6. ▸ 错题整理 → 出题演练 → AI讲题 → 总结建议
7. Demo演示：GPT独立写文章 vs 多Agent接力完成文章，效果差异全程可见！
🔧 第四部分｜如何为你自己的任务设计多Agent系统？
1. 如何识别任务的关键步骤与决策节点？
2. 学会给每个子任务设定“智能体角色”
3. 信息如何在Agent之间高效传递与交接？
4. 常见技术框架初识：
5. AutoGPT：自动任务规划与执行系统
6. MetaGPT：团队式多Agent分工系统
7. LangGraph：流程控制与Agent路径图设计工具
8. 如何判断一个多Agent系统“够聪明”？从结构、效率与可拓展性角度分析