AI 编程工程实战：构建可靠的 LLM Agent 工具链

课程简介

本课程深入讲解如何构建生产级 LLM Agent 工具链。从工具调用的底层机制出发，覆盖 schema 设计、错误处理、约束解码、测试验证等核心主题。课程基于 2026 年最新的工程实践，结合 GPT-5.5 Codex 推理异常案例和 Claude Code 工具调用退化现象，帮助开发者理解 AI Agent 工程中的真实挑战。

学习目标

• 理解 LLM 工具调用的底层机制：带内信号、标记 token、JSON 序列化
• 掌握工具 schema 设计原则：扁平化、类型安全、错误恢复
• 学会使用约束解码（constrained decoding）提升工具调用可靠性
• 掌握 AI Agent 的测试策略：外部测试套件、回归测试、质量评估
• 理解 RL 后训练对工具调用行为的影响

章节概览

1. 第一章：工具调用基础——从提示工程到 API 集成
2. 第二章：Schema 设计艺术——让模型更容易遵循
3. 第三章：约束解码原理——从理论到实践
4. 第四章：错误处理与重试策略——构建弹性 Agent
5. 第五章：RL 后训练的影响——理解模型的工具偏好
6. 第六章：测试与验证——用外部 test suite 保证质量
7. 第七章：实战项目——构建一个可靠的代码编辑 Agent

前置知识

• Python 编程基础
• 了解 LLM API 调用（OpenAI / Anthropic）
• 了解 JSON 和 RESTful API 设计