跟着教程，你已经跑通了一个 Agent：输入主题，自动查资料，最后生成一份报告。但换个任务，工具调用开始失败，报告里的信息互相矛盾，任务跑偏了，又不知道该从哪里查。
如果你做过 RAG、ChatBot 或 Agent Demo，正在尝试把它用进业务，这些卡点可能并不陌生：流程怎么拆？工具怎么配？多个 Agent 怎么分工？出了问题，怎么分析原因？
围绕这些问题，极客时间推出《从 Demo 到生产级：3 天掌握 DeerFlow Agent 实战》。用2 小时视频 + 2 场直播，带你沿着一次完整调研任务，理解复杂 Agent 的设计思路，以及进入企业业务前需要补齐的工程能力。
这次参与授课的姜宁，曾主导 DeerFlow 的研发与开源。你将结合具体任务，进一步理解这个项目里不同能力的作用，以及设计时需要考虑的问题。
《从 Demo 到生产级：3 天掌握 DeerFlow Agent 实战》
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这 4 小时，重点帮你理清三件事
第 1 件：一份调研报告背后，Agent 到底做了什么？
看到 Agent 生成报告，只是看到了结果。
在 2 小时视频课里，你会先跑通一次 DeerFlow 调研任务，从输入主题、执行任务，到生成报告，看清完整工作链路。
这一步能帮助你把零散概念放回实际任务里：任务是怎么往下推进的？哪些功能参与了执行？后续设计和改造，应该从哪里入手？
先建立共同的操作基础，再进入直播里的设计拆解。
第 2 件：换一个复杂需求，你该怎样设计 Agent？
10 月 19 日｜直播一：从“会用 Agent”到“设计 Agent”
面对复杂调研任务，什么时候调用工具，什么时候使用技能，什么时候把子任务交给另一个 Agent？这些能力应该怎样组合？
直播会复盘一次完整执行过程，拆解模型、工具、技能、子 Agent 和上下文各自的作用，并带你分析一个复杂调研 Agent 的设计：
一个需求怎样拆成可执行的任务；
不同角色怎样分工、配置工具；
多个 Agent 怎样协作；
调用失败、信息失真、上下文过长和无限循环，可能出在哪里。
你能进一步理解设计选择背后的理由，在面对自己的需求时，更有依据地拆任务、选能力、分析问题。
第 3 件：Demo 跑通后，距离业务可用还差什么？
10 月 20 日｜直播二：为什么你的 Agent 只能 Demo？
一份报告能生成，并不意味着系统已经具备进入企业业务的条件。
数据从哪里来？权限怎样管理？结果怎么评测？出了问题能否追踪？成本和系统集成又该怎样考虑？
姜宁与尹会生将从生产环境出发，对谈 Agent 从“能用”到“能部署”的差距，拆解 DeerFlow 的架构，以及深度研究平台涉及的数据源、证据链、评测机制与平台能力。
听完这场，你能更清楚地判断：自己的项目目前缺什么，后续学习与改造该往哪里走。
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为什么由这两位老师来讲？
姜宁｜曾主导 DeerFlow 研发与开源
前字节跳动开源办公室首席布道师，拥有 15 年企业级项目经验，曾任华为技术专家、红帽首席软件开发工程师。
这次，他会结合 DeerFlow 的任务执行与架构，带你理解复杂 Agent 的设计思路。
尹会生｜长期推动 RAG 与 Agent 在真实场景落地
聚焦企业级 AI Agent 平台建设，长期推动 RAG 与 Agent 在智能制造等场景中的应用。
在双讲师对谈中，你会进一步了解：技术方案进入企业业务之后，还需要面对哪些工程问题。
如果你已经能跑通 Demo，想继续理解设计与落地，这次可以跟着具体任务，把问题梳理一遍。
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AI Agent 万字知识库学习相关概念与深层知识
课程完整 PPT 讲义方便课后回顾任务链路、设计思路与重点内容
完课惊喜：
完成录播课观看，并全程参加两场直播后，即可联系课程顾问，获赠「企业级 AI 落地实践专题课包」
这门课适合怎样的你？
后端、全栈或平台工程师：想转向 AI 应用开发，希望通过具体任务理解 Agent 的工作方式。
做过 RAG、ChatBot 或 Agent Demo 的开发者：已经接触过相关概念，想进一步学习任务设计、多 Agent 协作和问题分析。
推动企业 Agent 落地的技术负责人、技术人员：需要判断项目进入生产环境还缺哪些能力，明确后续建设方向。
如果你的 Agent 已经跑起来了，却还说不清它为什么这样执行、换个需求该怎样设计，就从这次完整调研任务开始，往前走一步。
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