✅ 适合谁
- ✓ 有 LLM API 调用经验，想从「用 AI」走到「让 AI 自己干活」
- ✓ 想把 AI 工作流做成可交互的产品
- ✓ 愿意花 4 周认真做一个真实项目
⛔ 不适合谁
- ✕ 完全没有 AI 应用基础（建议先走 RAG 路径或 7 天训练营）
- ✕ 只想听课不想交付作品
🎓 学完你将获得
- ✓ 一个能跑、可交互的 AI Agent 产品（部署上线）
- ✓ Agent 系统设计能力：工具调用、ReAct 循环、多 Agent 编排
- ✓ Vibe Coding 交付能力：Idea -> PRD -> 架构 -> 部署
课表安排
1
看懂大模型：建立「机器观」
Week 1 · 第 1 周不教某个工具怎么点，而是建立能穿越工具迭代的机器观。
理论
AI 到底在干什么：概率预测而非思考
从 token 接龙看清 AI 本质，不再把「说得像真的」当成「真的懂」。
理论
幻觉与无记忆：为什么 AI 会编、会忘
从机制上解释两个最让人踩坑的现象，知道什么时候必须自己核。
2
控制 AI 输出：上下文工程
Week 2 · 第 2 周从「会问」到「会控制」，把方法沉淀成可复用 Skill。
理论
控制四件事 + 好 Prompt 的五层结构
四类上下文 + 五层结构 + 五个管理动作，对治缺失、过载、污染。
实战
实战：从 Prompt 到 Skill
把方法固化成 Skill（SKILL.md + examples / templates），真正复用。
3
设计 Agent 系统：让能力自动协作
Week 3 · 第 3 周把多个 Skill 组织起来，让它们自动跑起来。
理论
Agent 本质：持续循环 + Function Call -> MCP -> Skill
讲清 Agent 的发动机：观察-行动-调整的持续循环。
实战
实战：手动跑一遍 ReAct Loop
亲手模拟一次推理-行动-观察循环，看清 Agent 内部在转什么。
4
Vibe Coding 交付：做成产品
Week 4 · 第 4 周把工作流封装成能交互的产品，亲手做出一个 AI Agent。
理论
从 Idea 到 PRD：给 AI 立好护栏
想清楚「不做什么」，AI 才不会跑偏。
实战
实战：合体交付一个能跑的 AI Agent
把架构、数据与部署合体，现场跑通一个完整可运行的产品。
常见问题
Q: 什么时候开营？
第 1 期计划 2026 年 10 月开营，具体日期待定。留下邮箱可优先获得通知。
Q: 和 7 天训练营什么区别？
7 天训练营聚焦「做出一个 RAG 应用」，4 周训练营聚焦「做出一个 AI Agent 产品」，范围更深、更系统。
Q: 需要什么基础？
建议有 LLM API 调用和 RAG 基础。可先完成「RAG 系统实战」路径或 7 天训练营。