杀疯了！黑马AI大模型新项目重磅发布！

准备起飞，未来的AI工程师们！

今天，播妞带来一个好消息：黑马程序员AI大模型开发（Python）课程，再度“进化”！基于Google的A2A和Anthropic的MCP协议，构建具有多Agent交互能力的企业级项目——《基于Multi-Agent的SmartVoyage智能旅行系统》项目正式上线！

在黑马，我们坚信技术的生命力在于迭代，职场的竞争力在于实战。为紧跟AI技术浪潮、精准匹配企业需求，我们持续优化并丰富课程内容。

这不仅仅是一次课程更新，更是同学们斩获高薪的“压轴王牌”。用真实的企业级项目为简历镀金，抢占AI赛道抢占先机、赢得未来！

 为何这个项目含金量十足？

SmartVoyage是一个多Agent智能旅行助手系统，旨在解决旅行规划中的信息整合难题，该项目完全来自于真实企业实际需求，完成项目课程转化，如天气查询、票务搜索查询（火车、飞机、演唱会）和自然语言交互。传统旅行工具往往要求用户手动切换多个应用或网站，导致信息碎片化和时间浪费。

本项目基于分布式AI架构，利用大语言模型（LLM）、MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议，由Anthropic开源，用于模型与外部工具的集成）和A2A（Agent-to-Agent协议，代理间通信协议）实现无缝查询处理。

这个项目优势有哪些？

👉MCP和A2A协议的结合：核心优势之一，MCP提供安全、双向的模型与外部数据源/工具的链接（如SQL查询），A2A实现代理间协作（如意图解析、任务路由和异步执行），共同构建分布式架构，提高系统模块化、安全性和扩展性。
👉智能SQL生成：使用LLM解析用户输入生成SQL，支持动态日期和默认值，提高查询灵活性。
👉实时数据更新：天气爬虫定时刷新数据库，确保信息准确。
👉用户友好响应：返回总结文本而非原始数据，支持追问以处理模糊输入。
👉异常鲁棒性：集成日志、JSON格式化和错误捕获，减少系统崩溃。

五大项目亮点，定义价值：

亮点一：A2A智能体网络

项目采用基于Google开源A2A（Agent-to-Agent）协议架构，构建了一个由多个独立智能体组成的网络。每个智能体都封装了特定的能力，例如天气查询和票务查询，并通过标准化的协议进行通信。这种设计模式使得系统具备高度的可扩展性和模块化，易于添加新的服务而无需修改现有代码，实现了“随插即用”的效果。

亮点二：意图识别与智能路由

项目前端集成了强大的意图识别功能，通过大模型精确解析用户的自然语言查询。它能识别出天气、机票、火车票、演唱会、景点推荐等多种意图，甚至能处理包含多个意图的复杂查询。识别后，系统会自动将任务智能地路由到对应的专业智能体进行处理，实现了高效且精准的任务分发。

亮点三：统一的数据管理与查询

统一数据管理与MCP协议：项目的后端使用MySQL数据库对多种数据源进行集中管理。通过遵循模型上下文协议(MCP)，系统能够标准化大语言模型与外部数据和工具的交互方式。这种设计确保了数据访问的安全性和一致性，同时也简化了智能体开发，使其能够专注于业务逻辑而不是底层数据操作。

亮点四：端到端的用户体验

项目从前端界面到后端服务，提供了完整的端到端闭环。用户在Streamlit 搭建的交互式界面中输入查询，智能体网络在后台高效协同工作，最终将查询结果汇总并通过大模型进行优化输出，以自然、友好的语言反馈给用户。这种无缝的体验极大地提升了系统的易用性和用户满意度。

亮点五：可视化与可验证性

通过在Streamlit界面右侧展示Agent Card，项目清晰地可视化了每个智能体的能力、描述和状态，增强了系统的透明度。同时，通过日志记录和后端数据查询，系统操作全程可追溯、可验证，为项目的调试、维护和性能评估提供了坚实基础。

项目架构（架构图部分展示）：

以下通过三个示例来进行演示系统使用：

示例一

用户查询：北京2025-08-11的天气怎么样适合出行吗

系统响应：系统生成SQL如"SELECT*FROM weather_data WHERE city = '北京' AND fx_date = '2025-08-11'"，调用工具进行查询，并将查询结果进行总结回复。

示例二

用户查询：近半个月上海到北京的火车票有吗

系统响应：根据用户的提问进行意图识别，针对核心槽位信息确实的进行追问，并生成sql进行查询，基于查询结果进行总结回复。

示例三

用户查询：天气

系统响应：根据用户天气意图，默认返回四大热门城市的天气情况。

不是所有项目都叫“企业级”，不是所有实战都能“拿高薪”。上述项目是黑马AI大模型学科众多项目中的一个。

我们拒绝“纸上谈兵”。每年斥巨资投入企业级项目课程研发，融入最新技术。每一个项目，都由黑马研发团队深入一线企业，基于最真实的业务场景淬炼而成。都将是帮助学员高薪就业的“大杀器”。

正因如此，黑马AI大模型开发（Python）学科喜讯连连！每一份成绩，都在证明：选对课程、学好实战，AI赛道的高薪真的不难！

· 就业薪资不断刷新

郑同学拿下46660元offer，实力赶超同龄人；广州校区就业2期班级均薪破2万，一线城市均薪23123元；还有众多学员入职华为、京东、阿里等大厂。

· 就业速度碾压行业

毕业当天就业率可达80%-90%；多班级实现100%就业！更有大量同学一人手握多个优质offer，从容挑选心仪岗位！

更多就业数据详情：

最新数据显示：到2025年，中国AI核心人才缺口预计将突破500万大关。高薪岗位虚位以待，职业红利触手可及。

对大学生和转行者来说，这无疑是进入AI开发的黄金窗口期。机遇稍纵即逝，行动决定未来。黑马，就是你腾飞的最佳跳板！

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作为IT教育行业领导者，黑马已累计培养35万名优秀数字化人才，校区遍布全国主要一二线城市。我们凭借行业领先的课程、优秀的教师团队和一流的就业服务，为每一位同学打造卓越的学习体验。我们不仅提供前沿的技术知识，更注重培养学生的实战能力。

当前，黑马AI大模型开发(Python)课程已升级至V6.5版本，紧跟大模型时代热点，以企业需求为导向，培养高级AI大模型应用与开发工程师。毕业后，同学们的能力可以对标有2-3年开发经验的高级工程师，轻松实现高起点就业！

黑马高含金量课程，以业务为核心驱动项目开发。学生在掌握机器学习和深度学习基础上，能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理、大模型开发实际问题。

我们领先行业率先推出「六项目制」项目教学，理论和真实项目相结合，学员通过六个不同类型和开发深度的项目实战，能够掌握AI大模型开发核心技术和应用场景。

黑马AI大模型开发(Python)课程，从Python入门到大模型微调，15个阶段循序渐进。具有以下五大课程优势，助你稳扎稳打掌握核心技能。

 课程优势一 

AI热门岗位、匹配企业算法岗位需求

课程匹配AI时代主流的NLP自然语言处理和大模型开发岗位，紧跟AI技术发展持续迭代高含金量课程和项目。

· 大模型方向：

设计、实现和优化大规模深度学习模型，包括数据预处理、模型架构设计、训练调优、性能优化以及模型部署等。

· 自然语言处理NLP方向

通过处理和分析文本数据，实现语言翻译、情感分析、自动摘要、聊天机器人等功能，使计算机能够理解和生成人类语言。

· 多模态大模型方向

主要应用于需要处理多种类型数据的场景，如视觉问答、图文生成、语音识别与合成等。

 课程优势二 

全面融入DeepSeek大模型开发、紧跟前沿大模型技术更新方向

DeepSeek爆火背后更多中小型企业接入大模型，催生大量AI开发岗位，课程充分融入Deepseek，无缝对接企业大模型开发。

· 基于DeepSeek/Qwen微调实现新媒体评论文本分类和信息抽取系统；

· 基于DeepSeek/Qwen实现物流行业RAG系统；

· 基于DeepSeek实现Agent开发应用；

· DeepSeek大模型微调实战；

· DeepSeek核心原理剖析。

 课程优势三 

专项领域AI赋能、定制垂直行业大模型

课程全面接入大模型Prompt工程、RAG、微调及智能体等全套开发内容，皆在打造就业速度快就业薪资高的专精AI大模型人才。

· 一课搞定国内外70%主流大模型核心微调原理；

· 涵盖8大行业大模型项目，从设计到部署，大模型应用开发全流程落地。

 课程优势四 

与大厂深入合作、共建大模型课程

课程匹配AI时代主流的NLP自然语言处理和大模型开发岗位，紧跟AI技术发展持续迭代高含金量课程和项目。

 课程优势五 

大模型模块开发图谱

掌握全栈大模型开发核心技术，100天挑战年薪30W+。

写在最后：

在技术浪潮奔涌向前的今天，企业对人才的要求正不断升级。选对赛道，比盲目努力更重要。顺势而为，才能事半功倍。

而今，AI+Python正是这个时代最不可忽视的浪潮。来黑马，用硬核项目夯实你的竞争力，用企业级实战定义你的职业高度。让我们一起乘势而上，开启职业新篇章！💪

 黑马AI大模型开发(Python)课程 

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