星辰智能体应用实操备赛

2026 年比赛不是单点算法题，而是现场完成一条可运行、可评测、可展示的智能体应用链路。本课程面向已有机器学习、PyTorch/YOLO 训练经验但需要系统复习并补齐 LLM 工程的参赛者，重点训练给定框架下的数据处理、调参、LoRA、RAG、工作流与 MCP。

全流程学习路线

1. 00ML/DL 快速唤醒只复习易忘关键点
2. 00CLLM 必要原理不要求手写 Transformer
3. 01场景拆解与验收定义输入、输出、边界
4. 02数据处理质量、清洗、结构化
5. 02B小网络训练调参给定框架代码体检
6. 03知识库与 RAG切片、检索、引用
7. 04提示词工程约束、schema、样例
8. 05工作流编排路由、变量、异常分支
9. 06工具、插件与 MCP契约、鉴权、权限
10. 07联调、评测与安全黄金集、轨迹、优化
11. 08成果展示三分钟证明价值

训练配比

知识学习13 章

离线 Notebook3 个

星辰平台复刻1 条全流程

模拟赛120 分钟

开始学习打开实践

通知对应关系

通知考察项	学习章节	实践证据
业务场景理解拆解	拆题与验收	场景画布、成功/失败路径
数据处理	数据处理	Notebook 1 数据质量与分类基线
知识库构建	知识库与 RAG	Notebook 2 检索与 Hit@K
工作流编排	工作流	Notebook 3 状态、路由、工具、trace
提示词设计	提示词工程	受约束 JSON 输出与拒答模板
插件/工具调用、MCP	工具与 MCP	星辰工作流/OpenAPI/MCP 工具和异常分支
联调优化	联调与评测	黄金集、失败归因、前后对比
成果展示	展示与模拟赛	固定三分钟演示路径

推荐顺序

先完成 9 章课程，再按 Notebook 1 → 2 → 3 练习，最后在星辰平台复刻客服智能体并进行 120 分钟模拟赛；Dify 仅作为无星辰环境时的替代练习。