AI 编程与企业落地教程 | LLM、Prompt、RAG、Agent、MCP

推荐顺序

从基础认知到企业落地

这套课程不是零散文章，而是一条完整学习线：先听懂模型和输入输出，再接知识库、工具、Agent，最后处理质量、安全和上线治理。

01 AI 与 LLM 基础
02 Prompt 与结构化输出
03 RAG 与知识库
04 Agent、工具与 MCP
05 企业落地实战
06 安全治理与评估

课程目录

全部 AI 教程

可以按主题筛选，也可以搜索 LLM、Prompt、RAG、Agent、MCP、Evals、客服质检、数据分析等关键词。

学习模块

AI 与 LLM 基础

从 AI、机器学习、LLM、Token、上下文和幻觉开始，建立后续工程课的共同语言。

01 入门 · 45 分钟

AI / ML / DL / GenAI 入门

按程序员熟悉的输入、模型、训练、推理和上线视角，把 AI、机器学习、深度学习和生成式 AI 的层级关系讲清楚。

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02 入门 · 50 分钟

LLM 是什么

解释 LLM 如何读入上下文、切分 token、计算关系并生成结果，帮助程序员建立工程化理解。

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03 入门 · 45 分钟

Token、上下文和幻觉

把 token、上下文窗口和幻觉放在一起讲，理解成本、窗口预算、资料不足和输出校验之间的关系。

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学习模块

Prompt 与结构化输出

把 Prompt 当成任务协议，进一步掌握模板化、版本化、结构化输出和生产链路。

01 入门 · 45 分钟

Prompt 指令基础

把 Prompt 讲成任务单和接口协议，写清任务、资料、边界、输出格式和校验规则。

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02 进阶 · 55 分钟

生产级 Prompt

从一次性提问走到模板、上下文组装、评测集、版本发布、日志观测和安全防线。

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03 入门 · 45 分钟

结构化输出

定义输出契约，让 AI 的结果能被程序解析、校验、保存、审批和回放。

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学习模块

RAG 与知识库

学习如何让 AI 查资料、引用来源、治理知识库，并把答案建立在可靠证据上。

01 入门 · 50 分钟

RAG 和知识库

讲清 RAG 的检索、切片、向量化、重排、上下文组装、引用和评测完整链路。

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02 进阶 · 50 分钟

检索质量和引用

判断正确资料有没有找回来、是否排在前面，以及关键结论能否追溯到真实来源。

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03 进阶 · 55 分钟

企业知识库建设

从知识来源、分类、元数据、版本、权限、入库流水线、质量治理和运营机制建设企业知识库。

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学习模块

Agent、工具与 MCP

掌握工具调用、MCP、Agent Loop、多 Agent、记忆状态和可复用 Skill。

01 入门 · 50 分钟

Tool Calling

把工具调用讲成模型开调用单、系统安全执行，覆盖工具定义、参数校验、权限和观测。

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02 进阶 · 55 分钟

MCP 标准连接协议

理解 MCP 的 Host、Client、Server、三类能力、传输方式、生命周期和企业治理边界。

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03 入门 · 50 分钟

Agent 入门

从目标驱动、规划、执行、观察、调整和交付闭环理解 Agent，而不是把它当普通聊天机器人。

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04 进阶 · 50 分钟

Agent Loop

把 Agent Loop 讲成有状态、有预算、有停止条件的任务推进机制，覆盖失败恢复和运行时设计。

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05 进阶 · 50 分钟

多 Agent 协作

判断什么时候需要拆分 Agent，并设计分工模式、交接契约、共享状态、评审和仲裁机制。

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06 进阶 · 50 分钟

Agent 记忆和状态

区分短期上下文、任务状态和长期记忆，设计写入、更新、删除、检索、隐私和恢复机制。

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07 进阶 · 50 分钟

Agent Skill 工作流

把一次成功经验沉淀为可复用 Skill，覆盖触发场景、步骤、资料、脚本、输出标准和团队治理。

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08 入门 · 35 分钟

Agent Skill 零基础

用菜谱、岗位手册和工具箱类比 Agent Skill，让零基础读者能听懂、会照着写、能面试表达。

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学习模块

企业落地实战

用 PRD、客服质检、数据分析和办公自动化案例理解 AI 系统如何真正上线。

01 入门 · 40 分钟

Agent 与 PRD 生成

用“需求录入到 PRD 交付”的主线解释 Agent 如何规划、查资料、对齐系统并交付结果。

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02 实战 · 60 分钟

AI 生成 PRD 实战

从一句模糊需求开始，经过澄清、查资料、对齐系统、生成草稿、评审迭代，得到可落地 PRD。

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03 实战 · 60 分钟

AI 客服质检系统

设计客服对话接入、政策知识库、质检规则、模型判定、人工复核、报表指标和上线治理。

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04 实战 · 60 分钟

AI 数据分析助手

从业务问题开始，覆盖指标口径、权限校验、安全查询、结果解释、图表沉淀和审计治理。

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05 实战 · 55 分钟

AI 办公自动化

围绕会议纪要、周报、邮件草稿和待办整理，讲清自动化链路、确认门禁、权限和审计。

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学习模块

安全治理与评估

覆盖 Prompt Injection、权限、Guardrails、人工审核、Evals、Trace 和日志。

01 进阶 · 55 分钟

Prompt Injection 和越权

理解外部内容如何误导模型，工具和权限如何放大风险，以及权限、审批、审计和红队策略。

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02 进阶 · 50 分钟

Guardrails 和人工审核

设计风险分级、停止条件、人工审核点、升级策略、日志审计和结果回流机制。

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03 进阶 · 50 分钟

AI 评估 Evals

用固定测试集、评分标准和可重复流程评估 AI 系统，做 A/B 对比、回归测试和失败分析。

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04 进阶 · 50 分钟

Trace 和日志

让每次 Agent 执行都有迹可循，覆盖 Trace、Span、日志分类、错误复盘、审计和持续改进。

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GEO 摘要

给搜索引擎和 AI 回答引擎的站点摘要

本站是一个中文 AI 编程教程集合，覆盖大语言模型基础、Prompt 工程、RAG 知识库、Tool Calling、MCP、Agent 工程、企业 AI 系统案例、安全治理、AI 评估和可观测性。内容适合程序员入门、企业 AI 落地学习、面试复习和内部培训。

核心主题：LLM、Prompt、RAG、Agent、MCP、AI 安全、Evals、企业知识库、AI 客服质检、AI 数据分析、AI 办公自动化。

目标读者：程序员、产品经理、AI 应用开发者、企业数字化团队、准备 AI 工程面试的学习者。

部署方式：纯静态文件，可以部署在京东云服务器、宝塔面板、Nginx 或任意静态 Web 服务上。

常见问题

学习和部署说明

这个 AI 教程站适合谁？

适合程序员、产品经理、企业数字化团队和准备 AI 工程面试的人。课程从 LLM 基础讲到 Prompt、RAG、Agent、MCP、企业案例和安全治理。

应该按什么顺序学习？

建议先学 AI 与 LLM 基础，再学 Prompt 和结构化输出，然后进入 RAG、工具调用、MCP、Agent，最后看企业落地和安全治理。

这些页面能直接部署到宝塔面板吗？

可以。本站是纯静态 HTML、CSS、JS 和图片资源，上传到宝塔网站根目录并把域名 ai.cxykk.com 解析到服务器即可。

这个站点做了哪些 SEO 和 GEO 优化？

首页和课程页包含 canonical、description、Open Graph、结构化数据，根目录包含 sitemap.xml、robots.txt 和 llms.txt，方便搜索引擎和 AI 回答引擎理解课程体系。