五本教材，构成从原理到应用的四层结构。可按课程定位与学生基础选用。

我社近期出版了一套智能体与大模型方向系列教材，涵盖大模型原理、低代码智能体开发、代码开发与工程部署、全栈应用落地等方向。五本教材在内容深度上形成层次关系，可按课程定位与学生基础选用。下面为大家逐本介绍教材的结构与亮点。

一、智能体进课堂

当前，智能体（AI Agent）相关课程在高校的开设时间还不长，课程形态仍在成型过程中。困难的来源可以具体到环节。

学生在接触智能体开发时，往往在概念理解与技术选择上同时遇到门槛——《智能体开发技术（Python+FastAPI版）》的前言把问题写得很直接：学习者面临“概念理解不深、技术选择困难、实现路径模糊等挑战”，而现有资料“要么是过于理论化的学术著作，要么是碎片化的技术博客文章，缺乏一本既系统又实用的指导手册”。

平台数量多也增加了选型难度。仅《智能体项目开发实战（扣子）》第 1 章列出的国内主要平台就有六家：字节跳动的扣子编程、开源平台 Dify、腾讯元器、阿里巴巴的羚羊 AgentOne、智谱清流的智谱清流平台、科大讯飞的星辰 Agent。各自的技术特色与适用场景并不重合。

另一层变量是学生基础。低代码平台通过可视化界面和插件生态降低门槛，“各行各业的非专业程序员都有可能成为智能体开发者”；LangChain、FastAPI 一类代码路线则要求学生具备编程能力。《智能体开发技术（Python+FastAPI版）》前言中明确写明，本书“适合具有一定 Python 编程基础（有前端开发基础更佳）的读者阅读”。同一门课面对这两类学生，教学组织方式需要提前设计。

运行环境同样会占用课时。Dify 书用 Docker 容器化技术本地部署平台；FastAPI 书第 1 章要完成 Miniconda 虚拟环境配置、PyCharm 项目建立与 Ollama 本地部署；《大模型技术与应用》模块 1 的实训任务是部署 Ollama 与 DeepSeek，并加载 Open WebUI 作为交互界面。这些环节不解决，后面的项目无法推进；占用过多课时，又会挤压核心内容。

课程内容还涉及合规要求。国家出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》对人工智能生成内容的准确性与可靠性提出了更高要求，行业需要“一种能够将大语言模型与具体业务逻辑安全、深度耦合的技术范式”。

教学的落点，因此不是把学生统一培养成某一类平台的熟练操作者，而是让不同基础的学生都能找到可上手的路径——从理解大模型原理开始，经低代码平台的完整实践，再进入代码开发与工程部署。

二、四层结构：五本书怎么分工

这五本教材不是按科目并列，而是按学习深度分层，分属三个出版系列。

《大模型技术与应用（微课版）》处在底座层。 全书 8 个模块讲解大模型的基础理论、核心架构、关键技术与前沿应用，覆盖从语言模型发展史到大模型架构原理，再到训练推理、多模态、提示工程与智能体等方向，解决的是“这门技术是怎么来的、里面有什么”。

《智能体项目开发实战（扣子）》与《智能体开发实战（Dify）》处在低代码层。 两书都以可视化平台为开发环境：扣子一书面向零基础学生，设计了从可视化低代码开发到自然语言 AI 编程的渐进式路径；Dify 一书基于开源平台 Dify，7 个项目以“智慧校园”真实业务场景为主线，把前沿技术推进到模型上下文协议（MCP）与 Agent Skills。

《智能体构建与应用开发（Python+LangChain）》处在代码层。 8 个项目从认识大语言模型与智能体开始，经 Coze 平台构建、LangChain 核心组件、对话记忆管理、工具系统、检索增强生成，到综合项目开发与部署发布。

《智能体开发技术（Python+FastAPI版）》处在落地层。 8 章内容各自对应一个可运行的应用：AI 问答、每日新闻摘要、智能语音记分、智能考勤、AI 智慧课堂、智能在线客服，回答的是“做完的东西怎么变成能用的系统”。

三、大模型原理课

01　大模型技术与应用（微课版）

大模型技术与应用（微课版）封面

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  • 主编：魏亮、周洪利、颜友军、黄韬
  • 系列：工信精品人工智能系列教材
  • 出版时间：2026 年 6 月 ｜ 开本：16 开
  • 定价：56.00 元

8 个模块，32～48 学时｜覆盖架构原理、训练推理、多模态与智能体

该书由魏亮、周洪利、颜友军和黄韬主编，属于“工信精品人工智能系列教材”，2026 年 6 月出版，16 开，定价 56.00 元。全书共 8 个模块，按认知顺序递进：大模型概述、大模型基础架构与原理、大模型训练技术、大模型推理技术、多模态大模型技术、提示工程、大模型智能体、大模型问答系统开发实践，教材建议采用“理论实践一体化”教学模式。

架构部分逐层拆解 Transformer 的编码器、解码器与输出组件；训练部分涵盖全参数微调、前缀微调、提示微调、LoRA 四类方式；推理部分覆盖量化、知识蒸馏、模型剪枝、稀疏激活四项压缩优化技术。

实训任务逐模块配套是这本书的一个特点。8 个模块各配一个实训，分别对应开源大模型本地化部署（Ollama、DeepSeek-R1 与 Open WebUI）、中英翻译模型部署、LoRA 轻量化微调、知识蒸馏流程与可视化、多模态图文生成、问答任务提示方法效果对比、电商大模型智能体构建、问答系统开发与部署，每项均给出实验环境信息表与详细实验步骤。

四、低代码开发入门课

02　智能体项目开发实战（扣子）（微课版）

智能体项目开发实战（扣子）（微课版）封面

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  • 主编：杨鹏、蔡柳萍
  • 系列：工信精品人工智能系列教材
  • 出版时间：2026 年 5 月 ｜ 开本：16 开 ｜ 页数：228 页
  • 定价：59.80 元

面向零基础学生｜8 个项目，48 学时｜低代码与 AI 编程双模式并行

该书由杨鹏和蔡柳萍主编，属于“工信精品人工智能系列教材”，2026 年 5 月出版，16 开，228 页，定价 59.80 元。主编杨鹏为计算机软件教授，国家万人计划教学名师，广州职业技术大学信息工程学院（数字化赋能中心）院长。

教材基于扣子（Coze）2.0，48 学时与 8 个项目直接对应：智能体开发快速入门，插件扩展与工作流编排，知识库，记忆能力，多模态智能体，复杂工作流，低代码应用，扣子 AI 编程。

低代码与 AI 编程双模式并行是这本书的结构特点。项目 1 至项目 7 走可视化低代码开发，项目 8 进入扣子 AI 编程。前言说明：低代码开发“是理解智能体构成、进行精细化配置的基石”，AI 编程“则代表了‘描述即开发’的下一代生产力”，两种模式相辅相成，为不同基础的学生留出了分层空间。

五、项目实战课

03　智能体开发实战（Dify）（微课版）

智能体开发实战（Dify）（微课版）封面

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  • 主编：陈康、谭旭
  • 系列：职业教育数智技术精品系列教材（微课版）
  • 出版时间：2026 年 9 月 ｜ 开本：16 开 ｜ 页数：300 页
  • 定价：49.80 元

7 个项目全部围绕“智慧校园”｜技术延伸到 MCP 与 Agent Skills｜300 页

该书由陈康和谭旭主编，属于“职业教育数智技术精品系列教材（微课版）”，2026 年 9 月出版，16 开，300 页，定价 49.80 元。主编陈康为深圳信息职业技术大学人工智能学院专任教师，曾在字节跳动、腾讯任研发架构师。

7 个项目全部围绕“智慧校园”场景展开，用一条真实业务线串起从环境搭建到智能体上线的完整链路：Dify 开发环境搭建、工作流设计、知识库问答构建、工具调用实现、MCP 应用、Agent Skills 开发与应用、深度研究工作流开发。技术覆盖到 MCP 与 Agent Skills，是这套教材里最靠前的一本。

项目 5 讲解 MCP 的演进、架构、传输模式与核心能力，实施任务包含接入高德地图 MCP 服务、搭建开发环境、开发第一个 MCP 工具、扩展资源与提示词、将本地 MCP 服务接入 Dify 平台；项目 6 讲解 Agent Skills 的核心特性、执行过程、与 MCP 的差异和协同方式、标准结构与规范，并给出信息检索与分析型、流程控制与执行型、闭环规则与知识型三类划分。

低代码但不黑盒。教材在使用 Dify 可视化能力的同时，“深度剖析了 HTTP 通信、API 鉴权及 OpenAPI 规范等技术”，项目 2 给出代码执行节点、LLM 节点、HTTP 请求节点各自的常见错误类型表；项目 3 覆盖 RAG 架构原理、数据清洗与文本分段策略、Embedding 模型、检索策略对比与重排序参数调试。

项目实施还贯彻数据脱敏、权限隔离与业务逻辑闭环，并通过设计内部闭环型 Skill 与人机协同审批机制，培养开发“可信、可控、向善”人工智能应用的核心素养；每个项目末尾的阅读拓展栏目专讲政策依据。

六、代码开发进阶课

04　智能体构建与应用开发（Python+LangChain）（微课版）

智能体构建与应用开发（Python+LangChain）（微课版）封面

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  • 主编：杨运强、李红艳、吴进任
  • 出版时间：2026 年 8 月 ｜ 开本：16 开 ｜ 页数：240 页
  • 定价：59.80 元

8 个项目，76 学时｜从平台过渡到代码，再落到部署

该书由杨运强、李红艳和吴进任主编，2026 年 8 月出版，16 开，240 页，定价 59.80 元，前言给出完整学时分配表。主编杨运强为辽宁生态工程职业学院信息工程学院副教授，云计算技术应用专业带头人。

路径自带梯度是这本书的定位。项目 1 与项目 2 先在 Coze 平台建立直观认知，项目 3 起进入 LangChain 开发，项目 7 完成综合项目，项目 8 落到服务器与容器化部署。8 个项目合计 76 学时，其中项目 3 与项目 7 各占 12 学时，分别对应框架基础与综合开发。

三个关键机制讲透。项目 4 的对话记忆管理，给出本地 JSON 文件、SQLite 数据库、MariaDB 数据库三种持久化方案；项目 5 的工具系统，包含从高德开放平台申请密钥、本地运行 MCP 服务器、开发 MCP 客户端到集成智能体的完整实现路径；项目 6 的检索增强生成，覆盖文档切分、向量化处理、关键字检索与语义检索，以及向量数据库的持久化存储。

项目 7 设计开发智能学伴助手，包含搭建项目基础框架、启动 Flask 后端服务器、上传处理文档、实现智能问答与持久化记忆、开发学习计划与智能计时器；项目 8 讲部署和发布，包含部署到 Linux 服务器、用 Docker 容器化部署，以及在 Linux 服务器上部署配置 OpenClaw 智能体。教材配套微课视频、项目资源和源代码、课件教案。

七、全栈应用落地课

05　智能体开发技术（Python+FastAPI版）

智能体开发技术（Python+FastAPI版）封面

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  • 组编 / 主编：蜗牛学苑组编，邓强主编
  • 系列：互联网+职业技能系列
  • 开本：16 开 ｜ 页数：236 页
  • 定价：59.80 元

8 章各自对应一个可运行应用｜48～64 学时｜建议在机房授课

该书由蜗牛学苑组编、邓强主编，属于“互联网+职业技能系列”，16 开，236 页，定价 59.80 元。主编邓强为蜗牛学苑创始人，四川大学硕士，本书为蜗牛学苑 AI 智能体开发工程师的核心教材。

每一章都对应一个可运行的应用。第 3 章 AI 问答含联网搜索、MCP 客户端开发、函数调用增强与图像识别生成；第 5 章智能语音记分覆盖本地录音与实时语音识别、阿里云语音识别、WebSocket 通信与语音合成；第 6 章智能考勤设专节讲活体检测防作弊，涉及人脸 68 个关键特征点与指令动作检测；第 7 章 AI 智慧课堂从视频预处理到生成课堂笔记、思维导图、关键帧与考题，再到前端渲染与评分；第 8 章智能在线客服用 LlamaIndex 与 Chroma、Qdrant 构建 RAG 系统。前言明确说明：“如果作为高校教材，则建议授课时间为 48～64 学时，且优先考虑在机房进行授课。”

两层技术底座先立后建。第 1 章解决大模型接入与智能体核心技术，对接通义千问、DeepSeek、OpenRouter 三类云端接口，用 Ollama 完成本地部署，并分别用 Python 实现函数调用与 MCP 服务；第 2 章解决后端框架，覆盖 FastAPI 的路由与参数、RESTful 接口、会话管理、文件上传、异步编程，配合 Jinja2 模板引擎与 SQLModel 数据处理。第 3 章起的项目都建立在这两层之上。

环境方案给出柔性安排。第 1 章对比了云端与本地部署的成本和风险，并明确：显卡配置较低或仅有集成显卡的读者，可以跳过 Ollama 本地部署部分，直接调用云端大模型接口，“本书后续项目均优先采用云端大模型接口来实现”。这一安排降低了课程的硬件门槛。

八、五本教材的整体特点

从内容组织看，五本教材具有以下共同特征：

  1. 技术内容与项目任务绑定：不是单独设置“智能体概论”章节，而是在项目与任务中嵌入对应的技术点，便于在原有教学节奏中加入新的技术内容。
  2. 任务驱动、项目式结构：教学内容以项目、模块或章节为载体，任务来自校园、电商、办公等具体场景，学完一组任务即可得到一个可运行或可演示的成果。
  3. 配套资源成体系：五本教材均提供 PPT 课件、教学大纲、教案与微课视频；扣子一书另提供电子活页与补充习题，Dify 一书提供项目素材与关键操作演示视频，LangChain 一书提供项目资源与源代码，《大模型技术与应用》的实训任务附实验环境信息表与详细步骤。
  4. 技术覆盖较新：涉及 MCP、Agent Skills、Function Calling、RAG、Docker 部署、OpenClaw 等内容，覆盖当前智能体开发的主要技术环节。

九、课程开设的组合方式

五本教材并非互相替代关系，可以按课时总量与学生基础组合使用。

  1. 单一课程：课程只有 48 学时左右、面向编程基础薄弱的学生时，《智能体项目开发实战（扣子）》的 8 个项目与 48 学时可以直接对应，不需要额外裁剪；面向有一定编程基础的学生、课程目标为“做出能用的系统”时，《智能体开发技术（Python+FastAPI版）》的 8 章各自独立成应用，可按 48～64 学时安排，并优先在机房授课。
  2. 理论与实训分开：《大模型技术与应用》的 8 个模块承担原理部分，32～48 学时中含 2 学时课程考评；实训部分再选用一本智能体开发教材，技术原理与应用开发各有归属，避免在开发课里临时补原理，或在原理课里缺少动手环节。
  3. 分层教学：《智能体项目开发实战（扣子）》与《智能体开发技术（Python+FastAPI版）》的先修要求分处两端，可以作为同一门课的分流方案，基础组走低代码路线，能力较强的组走代码路线；《智能体构建与应用开发（Python+LangChain）》从 Coze 平台过渡到 LangChain 代码、再落到 Docker 部署，适合作为衔接两端的过渡教材。
  4. 前沿技术点：课程需要讲到模型上下文协议与 Agent Skills 时，《智能体开发实战（Dify）》在平台上完整实现 MCP Server 的开发、调试、资源与提示词扩展以及 SKILL.md 的配置与调用；《智能体构建与应用开发（Python+LangChain）》则从申请开发密钥开始，本地运行 MCP 服务器、开发客户端并集成到智能体。两本书的平台不同，实现路径也不同。

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