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MBA AI Agents:2天中,會,从的M多多体験
개요
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개요(AI 번역)
上海上学院 MBA · Open OpenClaw 合作开发 新新:2026-03-14
上 上 · 上海通大大学 人人学院 · yingwen.io 上 白理上 · 上海大学院
上:王王 · 上海通大大学 安 理学院
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富天天(16)),A MBA 学,大大大 AI Agent 的原理、架构与商业落地。
学 到
- LLM 炉端串原理(Transformer → 炉端串理🇨🇳 → GPT-5.4/Claude Opus 4.6 에이전트
- 본부(Pipeline/Routing/Parallelization + RAG)
- 에이전트 (ReAct/A/ ++ + )
- OMA(OMA、OMAO O)
- CLI → MCP → 에이전트 스킬,安)理)
- 하네스 엔지니어링(Agent = Model + 하네스)
- AI地(Software、AI-native 過去、$1→$4800 学)
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- **:都
- 🔥 ** 이전 前**: 店合 2026 年 3 月最新的鶏谷 vs(Harness Engineering、MCP vs CLI 、美美元喜)
- An ** An**:引用 Anthropic 2026 An、$OneMillion-Bench、Lakera 安一一一
- ️️**:OpenAI 0 、Cursor $50B、Zapier 800 Agent
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Day 1: 1(4 × 90분)
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|L0 | 安伊豆OpenClaw & & Token 비주얼 | N/A | OpenClaw
|L1-2 | 大阪市 | 87 건 | 변압기 → GPT-5/Claude 4.6/Gemini 3.1, 디스코프, MoE, 토큰 가격, Prompt/Context Engineering |
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README
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🤖 大模型智能体 2026春
上海交通大学 安泰经济管理学院
MBA 课程 · 与 OpenClaw 合作开发
最后更新:2026-03-14
👨🏫 讲师
温颖 副教授 · 上海交通大学 人工智能学院 · yingwen.io
温睦宁 助理研究员 · 上海交通大学 人工智能学院
助教:王雅娟 · 上海交通大学 安泰经济与管理学院
📚 课程简介
两天密集课程(16课时),面向 MBA 学员,系统讲解大语言模型与 AI Agent 的原理、架构与商业落地。
你将学到
- LLM 核心原理(Transformer → 推理模型 → GPT-5.4/Claude Opus 4.6 Agent模型)
- 工作流设计(Pipeline/Routing/Parallelization + RAG)
- Agent 架构(ReAct/反思/规划 + 记忆 + 工具)
- 多 Agent 协作(共识机制、OMAO 实战挑战)
- 工具生态(CLI → MCP → Agent Skills,安全治理)
- Harness Engineering(Agent = Model + Harness)
- 商业落地(Services as Software、AI-native 组织、$1→$4800 经济学)
课程特色
- 🎯 商业导向:每个技术点都配 MBA 视角的商业洞察
- 🔥 前沿内容:整合 2026 年 3 月最新的硅谷趋势(Harness Engineering、MCP vs CLI 争论、红杉万亿美元论)
- 📊 数据驱动:引用 Anthropic 2026 报告、$OneMillion-Bench、Lakera 安全审计等一手数据
- 🏗️ 案例丰富:OpenAI 0 代码实验、Cursor $50B、Zapier 800 Agent 等真实案例
📅 课程大纲
Day 1:基础与架构(4 × 90min)
| 课时 | 主题 | 页数 | 核心内容 |
|---|---|---|---|
| L0 | 安装OpenClaw🦞 & Token订阅 | N/A | OpenClaw官网 |
| L1-2 | 大语言模型基础 | 87页 | Transformer → GPT-5/Claude 4.6/Gemini 3.1,推理模型,MoE,Token Pricing, Prompt/Context Engineering |
| L3-4 | 工作流与 RAG | 77页 | Anthropic 5种工作流模式(含官方架构图),RAG/GraphRAG/Agentic RAG |
| L5-6 | 智能体架构与设计 | 82页 | ReAct/反思/规划,OpenAI+Anthropic 官方 Agent 定义,自主时长 14.5h |
| L7-8 | 记忆系统与工具编排 | 65页 | 三层记忆架构,Context Rot,AGENTS.md,MCP/CLI/Skill 预览 |
Day 2:进阶与落地(4 × 90min)
| 课时 | 主题 | 页数 | 核心内容 |
|---|---|---|---|
| L9-10 | 多智能体协作与共识机制 | 51页 | 4种协作模式,共识机制(Voting/Debate/Consensus),OMAO 七缺口,实战瓶颈 |
| L11-12 | CLI · MCP · Skills 工具生态 | 63页 | CLI→MCP→Skills 四代演进,MCP vs CLI(10-32x 成本差),Lakera 安全审计 |
| L13-14 | LLM OS 与 Harness Engineering | 59页 | Harness Engineering(OpenAI/LangChain/Anthropic),OpenClaw 架构,Big Model vs Big Harness |
| L15-16 | AI Agent 商业革命与未来 | 58页 | $1→$4800 Agent 经济学,红杉 Services as Software,AI-native 组织,技术趋势 |
共 542 页,含 15 张来自 Anthropic 和 OpenAI 的官方架构图
📂 仓库结构
├── slides/ # 📽️ 课程幻灯片 (Marp Markdown)
│ ├── course-overview.md # 课程总览
│ ├── day1-lesson*.md # Day 1 四讲
│ ├── day2-lesson*.md # Day 2 四讲
│ ├── images/ # Anthropic + OpenAI 官方图
│ └── assets/images/ # Lilian Weng 论文图
├── .marprc.yml # Marp 配置
├── package.json # 依赖
└── README.md
🔧 本地编译
安装依赖
npm install -g @marp-team/marp-cli
编译为 PDF
marp slides/day1-lesson1-2-llm-basics.md --pdf --allow-local-files -o output.pdf
编译为 HTML
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