Agentic AI 智能体教程：设计模式、评估与 MCP

这套教程讲什么

来自 DeepLearning.AI 的智能体课，讲反射、工具使用、规划与多智能体工作流等模式，覆盖接入数据库、API 与代码执行，以及性能评估、错误分析与部署。还延伸到 MCP、子代理与可复用技能，附课件代码。

你会学到什么

• 掌握反射、工具使用与规划等智能体模式
• 把智能体接上数据库、API 与代码执行
• 用评估与错误分析优化并部署代理系统

适合谁

想系统学智能体架构与工程化落地的开发者。

学习建议

按课件代码跑一遍示例，重点看评估与多智能体工作流两节。

常见问题

Agent 和 Workflow 有什么区别？

Workflow 是按预设步骤执行，Agent 能自主决定调用哪些工具、走哪几步，灵活性更高。

为什么要做智能体评估？

多步任务容易在中间环节出错，拆开评估每一步才能定位是规划、工具还是生成的问题。