项目1　智慧校园智能体初探——Dify开发环境搭建　1
教学目标　1
项目背景　2
项目目标　2
项目分析　2
知识准备　3
1.1　智能体概述　3
1.1.1　从大语言模型到智能体的发展　3
1.1.2　常见的智能体架构与应用场景　4
1.1.3　常见的智能体类型与主流开发平台　6
1.2　Dify平台基础　7
1.2.1　Dify的核心能力与技术架构　7
1.2.2　对话、工作流与智能体应用形态对比　8
1.3　提示词工程　9
1.3.1　经典的提示词框架　9
1.3.2　结构化提示词　10
项目实施　12
任务1.1　Dify开发环境准备　12
任务1.2　Dify开发环境部署　15
任务1.3　给Dify开发环境添加大语言模型　19
任务1.4　创建“智慧校园助手”对话应用　21
项目总结　24
习题　24
拓展任务　25
阅读拓展　25
项目2　智慧校园智能体意图识别——工作流设计　26
教学目标　26
项目背景　26
项目目标　27
项目分析　27
知识准备　27
2.1　工作流基本概念　27
2.1.1　节点　28
2.1.2　变量　29
2.2　节点编排　33
2.2.1　串行设计　33
2.2.2　并行设计　34
2.3　结构化输出　34
2.3.1　结构化输出用法　35
2.3.2　结构化输出示例　37
2.4　异常处理　38
2.4.1　预定义异常处理逻辑　39
2.4.2　错误类型　40
项目实施　42
任务2.1　搭建最小化回声工作流　42
任务2.2　实现JSON结构化输出与校验　45
任务2.3　构建“区分教务与生活”的路由工作流　49
任务2.4　引入异常处理　54
项目总结　57
习题　57
拓展任务　58
阅读拓展　58
项目3　智慧校园智能体百事通——知识库问答构建　59
教学目标　59
项目背景　59
项目目标　60
项目分析　60
知识准备　60
3.1　RAG技术概论　60
3.1.1　大语言模型的幻觉与知识局限性　60
3.1.2　RAG架构原理　61
3.2　知识库管理　62
3.2.1　非结构化数据的清洗与规范　62
3.2.2　文本分段策略　64
3.3　向量检索与索引构建　65
3.3.1　Embedding模型　65
3.3.2　检索策略对比与选择　66
3.4　召回效果优化　67
3.4.1　重排序模型　68
3.4.2　关键参数调试策略　68
3.4.3　召回测试与可视化调优　69
项目实施　70
任务3.1　知识库创建与文档分段策略配置　70
任务3.2　搭建“智慧校园制度百事通”应用　75
任务3.3　向量检索与关键参数调试　79
任务3.4　引入重排序优化召回效果　83
项目总结　86
习题　87
拓展任务　88
阅读拓展　88
项目4　智慧校园智能体能力拓展——工具调用实现　89
教学目标　89
项目背景　89
项目目标　90
项目分析　90
知识准备　90
4.1　HTTP调用　90
4.1.1　HTTP请求与响应模型　91
4.1.2　HTTPS的安全机制　91
4.1.3　API鉴权机制　92
4.1.4　状态码与响应机制　93
4.2　OpenAPI规范　93
4.2.1　什么是OpenAPI　93
4.2.2　OpenAPI文档　93
4.2.3　什么是Swagger　94
4.2.4　Swagger和OpenAPI的关系　94
4.3　智能体与工具调用　95
4.3.1　智能体的自主决策机制　95
4.3.2　工具调用工作机制　95
4.4　工具定义规范　96
4.4.1　工具Schema的设计　96
4.4.2　输入参数与输出结构的定义　96
4.4.3　统一输出结构的设计意义　97
项目实施　98
任务4.1　在Dify里添加内置工具　98
任务4.2　自定义HTTP工具——教务系统成绩单查询　101
项目总结　106
习题　106
拓展任务　107
阅读拓展　108
项目5　智慧校园智能体互联——MCP应用　109
教学目标　109
项目背景　109
项目目标　110
项目分析　110
知识准备　111
5.1　MCP概述　111
5.1.1　从工具调用到MCP的演进　111
5.1.2　MCP架构　111
5.1.3　MCP传输模式　112
5.1.4　使用MCP的优势　113
5.2　MCP的核心能力　113
5.2.1　工具　113
5.2.2　资源　114
5.2.3　提示词　114
5.3　MCP开发基础　115
5.3.1　MCP Server开发框架　115
5.3.2　工具的注册与实现　116
5.3.3　MCP Server的调试与测试　117
5.4　MCP生态与Dify集成　117
5.4.1　MCP开源生态　117
5.4.2　在Dify中接入MCP服务　118
项目实施　119
任务5.1　接入高德地图MCP服务　119
任务5.2　搭建MCP Server开发环境　123
任务5.3　开发第 一个MCP工具　127
任务5.4　为MCP服务扩展资源与提示词　132
任务5.5　将本地MCP服务接入Dify平台　136
项目总结　140
习题　140
拓展任务　141
阅读拓展　141
项目6　智慧校园智能体赋能——Agent Skills开发与应用　142
教学目标　142
项目背景　142
项目目标　143
项目分析　143
知识准备　143
6.1　Agent Skills概述　143
6.1.1　Agent Skills核心特性　143
6.1.2　Agent Skills解决的问题　144
6.2　Agent Skills执行过程　144
6.2.1　意图识别　144
6.2.2　参数提取　145
6.2.3　状态回传　145
6.3　Agent Skills与MCP的对比与协同　145
6.3.1　Agent Skills与MCP的差异　145
6.3.2　Agent Skills与MCP的协同方式　146
6.4　Agent Skills的标准结构与规范　146
6.4.1　核心指令域　147
6.4.2　动态代码与静态知识的解耦　147
6.4.3　资产与输出约束　147
6.5　Agent Skills的常见分类　147
6.5.1　信息检索与分析型Skill　147
6.5.2　流程控制与执行型Skill　147
6.5.3　闭环规则与知识型Skill　147
项目实施　147
任务6.1　搭建失物招领业务逻辑与静态知识库　148
任务6.2　配置SKILL.md与响应模板　150
任务6.3　Dify中使用Skill　151
项目总结　156
习题　157
拓展任务　157
阅读拓展　157
项目7　智慧校园智能体深研——深度研究工作流开发　158
教学目标　158
项目背景　159
项目目标　159
项目分析　159
知识准备　160
7.1　复杂任务推理与规划机制　160
7.1.1　CoT　160
7.1.2　智能体规划算法　161
7.1.3　自我反思与修正机制　161
7.2　高级工作流编排技术　162
7.2.1　迭代控制结构　162
7.2.2　代码扩展能力　163
7.2.3　参数提取与动态变量管理　163
7.3　深度研究　164
7.3.1　深度研究智能体的工作范式　164
7.3.2　搜索引擎工具的高级应用　165
7.3.3　信息综合与报告生成规范　166
7.4　异步处理与人机协同　166
7.4.1　长耗时任务的异步架构　167
7.4.2　人机协同交互设计　168
项目实施　168
任务7.1　意图解析与研究路径规划　168
任务7.2　引入人机协同审批机制　173
任务7.3　批量数据检索与代码级深度清洗　178
任务7.4　交叉验证与结构化报告模板配置　183
任务7.5　生成《人工智能对大学生学习生活的影响》研究报告　186
项目总结　191
习题　191
拓展任务　191
阅读拓展　192