LLM Agent 开发指南

📖 课程概述

本课程将带领同学们深入了解大语言模型（LLM）的 API 调用机制，并学习如何构建智能的 LLM Agent 来解决实际问题。我们将从基础的 API 调用开始，逐步探索高级用法，最终构建能够与外部工具协同工作的智能代理。

📚 技术文档

1. API 调用基础

• LLM API 调用原理
• 主流供应商对比（OpenAI、Anthropic、国内厂商）

2. 高级用法探索

• Prompt 工程与模板设计
• 多轮对话管理策略

3.工具调用

4. MCP Server

5. 检索增强生成 RAG

6. Claude Code 安装配置

7. OpenClaw 安装配置（原 Clawdbot/Moltbot）

💻 代码示例

所有课程相关的代码示例都存放在 code-examples 中，包括：

• 基础 API 调用示例
• Prompt 模板库
• 对话管理器
• 数学求解 Agent
• 完整项目模板

🚀 快速开始

1. 环境准备：确保已安装 Python 3.12+ 和必要的依赖包
2. API 密钥：获取至少一个 LLM 供应商的 API 密钥
3. 从基础开始：建议按模块顺序学习，从 API 基础开始
4. 动手实践：每个模块都包含可运行的代码示例

📞 获取帮助

• 课程相关问题请参考各模块的详细文档
• 代码问题可以查看 code-examples 中的完整示例
• 如有疑问，请通过课程邮箱联系教学团队