AI Engineer 实战公开课

Lightman 现场手搓一只 OpenClaw「龙虾」🦞

从项目搭建开始，现场完成一个可检索、可调用工具、可人工审批、可追踪运行过程的 AI Agent。

不播放录屏，现场 Live Coding。

🤖 不只是做一个能聊天的 AI Demo

调用 API、编写 Prompt、接入聊天界面，只是 AI 应用开发的第一步。

当 AI 真正进入业务场景，还需要解决：

• 回答是否有可靠的资料依据？

• Agent 可以调用哪些工具？

• 工具调用的权限边界在哪里？

• 执行出错时，系统能否及时停止？

• 关键操作是否需要人工确认？

• 整个运行过程能否评测、追踪和复盘？

Lightman 将通过现场 Coding，把这些能力真正做进一只 OpenClaw「龙虾」。

🚀 现场将演示

RAG 与 Citation

接入知识检索，让 Agent 的回答有依据、有来源。

MCP Tools 与 Tool Calling

让 Agent 调用外部工具，完成真实任务。

Agent Loop 与执行边界

控制 Agent 的执行过程，避免错误调用和无限运行。

Human Approval

为关键操作加入人工确认，让 Agent 能做事，也不会乱做事。

失败处理与运行追踪

记录完整执行过程，让问题能够定位、评测和复盘。

代码现场写，系统现场搭，问题现场解决。

🔥 AI Engineer 第 07 期全面升级

这次升级，不只是增加新的技术内容。

最大的变化是：

👉 不再完成一堆互不相关的 AI Demo

👉 而是用 13 周，持续搭建并升级同一个 Agent 项目

项目将完成 5 次系统升级：

1. System Foundation
   建立需求、架构、数据和业务流程。

2. First AI Workflow
   让 AI 进入真实流程，生成可审核的结构化结果。

3. Grounded Intelligence
   加入 RAG、Citation、No-Answer 和质量评测。

4. Agent System
   加入 MCP Tools、执行边界、人工审批和安全记忆。

5. Production Standard
   完成 Harness、Model Routing、Evals、Red Team 和 Rollback。

最终完成的不只是一个展示页面，而是一套有代码、有架构、有评测、有运行记录和发布证据的完整 Agent System。

🧑‍💻 教学方式

每周设置两类 Live：

Theory Live｜理解原理
讲清核心概念、系统架构和工程判断。

Practice Live｜完成项目
现场 Coding，把当周能力真正做进项目。

12 场 Theory Live＋13 场 Practice Live

从 W1 到 W13，持续升级同一个 Agent 项目。

👥 适合谁参加？

• Software Engineer

• Backend / Full-stack Developer

• Data / ML Engineer

• DevOps / Cloud Engineer

• 做过 RAG 或 Agent Demo，想继续工程化的人

• 正在准备转型或面试 AI Engineer 的技术从业者

现场看看，一个真正能干活的 Agent 是怎么搭出来的

👨‍💻 主讲人

Lightman Wang

🗓️ 活动信息

时间：2026 年9 月10日（星期四）
悉尼时间：19:00-21:00
形式：线上直播 💻
费用：免费 · 报名制 🎟️