六周打造工业级Agent:从零到上线的真实工程实战

过去两年,我在面试、做项目、帮企业对接需求时,听得最多的一句话是:“能不能做一个真正能上线的 AI Agent?”

说实话,太多人学 Agent 只停留在表面:写个 RAG、调个 API、跑个 Demo,看着像回事,但根本不能落地。

真正进面试、进企业场景,一问三不知。

我自己在过去一年里,带团队做了不少甲方项目,也见证了不少人卡在“玩具级 Demo → 工程级系统”这一步。

所以这次,我把所有踩过的坑、做过的真实项目、训练营里同学做出的优秀成果,连同最新的 MCP、多 Agent 技术,全部打包成一个 6 周的系统化实战计划

目标很简单:带你从零做出一个“能上线、能扩展、能微调”的工业级 Agent。

不是 PPT,不是概念,是你能写进简历、能讲进面试、能拿到 offer 的那种。

如果你真的想靠这个项目去转岗、跳槽、升职,这套体系会是最硬的一块拼图。

这 6 周,你会完成一条完整的“Agent 工程闭环”不仅能回答问题,而是具备:会规划、能独立决策、能调用工具、多智能体协作、可部署、可监控、可优化。

一句话总结亮点:

1.从会用工具 → 会做系统

2.从 RAG → 数据管线 + 长期记忆 + 决策引擎

3.从单体 Agent → Multi-Agent + MCP 标准

4.从零散技能 → 可上线的行业智能体系统

这些内容你在网上搜不到——不是没人做,而是没人愿意把整套体系拆开讲。

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六周完整路线(每周都有“可交付成果”)

第 1 周:数据管线 + RAG —— 让 Agent 真正“看得懂世界”

你会做出:

  • 自动化数据采集 Agent
  • 工业级 RAG 管道(可增量、可淘汰)

这周结束,你的 Agent 有了“眼睛”和“短期记忆”。

第 2 周:后端与微服务 —— 让 Agent 有“身体”

你会搭起完整工程底座:

  • FastAPI
  • Docker
  • Redis
  • 高并发 API 网关

从这一周开始,你的系统可以对外稳定服务。

第 3 周:ReAct 决策引擎 —— “大脑”开始工作

你会实现:

  • Plan → Act → Reflect
  • 工具调用器
  • 任务规划器
  • 短期记忆池(Redis)

你的 Agent 从“被动回答”,变成“主动规划”。

第 4 周:高级工具能力 —— 真正变成一个“数据分析师”

你将掌握:

  • Text2SQL
  • 安全代码解释器
  • 数据统计与可视化

Agent 不再是搜索工具,而是能独立做分析、出结论。

第 5 周:Multi-Agent + MCP —— 构建一个“小团队”

你会完成:

  • MCP Server + 多 Client
  • 多角色 Agent 协作
  • 自动化长期记忆(Milvus 向量存储)

这是很多真实企业在用的架构。

第 6 周:SFT + 生产部署 —— 真正上线一个行业智能体

你会完成:

  • 基于 qwen3 的 SFT
  • 模型业务理解专项强化
  • 系统监控、日志链路
  • 一个可展示的行业分析 Agent

最终你能用一句话展示成果:

“输入行业问题 → Agent 自主规划 → 多工具调用 → 分析与图表 → 行业报告 → 长期记忆更新”

这是简历里真正能写亮点的那种。

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你将收获什么?

① 一条能直接写进简历的重量级项目

包含:

  • 数据采集
  • RAG
  • 后端工程
  • ReAct 决策
  • Multi-Agent
  • MCP
  • SFT
  • 部署上线

企业看到这种项目,基本都知道你不是玩票的。

② 面试中所有 Agent 类问题,你都能从容应对

例如:

  • 工具调用为什么要这么设计?
  • 长期记忆应该怎么构建?
  • 多 Agent 协作怎么做?
  • 为什么 MCP 是行业趋势?

你会有足够深度和案例支撑你的回答。

③ 独立搭建一个行业级智能体系统的能力

无论是工作项目、创业方向、还是自己想做产品,都能复用完整骨架。

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