智能体与 Vibe Coding 技术创新与工程落地实践｜钟松金课程

课程大纲

软件工程范式变革

范式变革
Vibe Coding（氛围编程）：需求引导者
AI 智能体（AI Agent）：自主"数字员工"

核心技术原理

Vibe Coding 与 AI 智能体原理
核心技术原理：Vibe Coding 流程
AI 智能体四要素：规划、工具调用、记忆、反思
多智能体协同
多智能体协同：Supervisor Agent 与 Worker Agent

适用场景与技术边界

落地适用场景
Vibe Coding 适合的三大场景
AI 智能体适合的三大场景
不适用场景与技术边界
安全攸关系统
核心业务系统
强一致性分布式系统
需严格合规场景

行业短板与工程痛点

短板与缺陷
Vibe Coding 的三大局限性
智能体的三大缺陷

个人实战技术项目

实战项目
个人实战技术项目一：AI 对话小程序全栈开发
个人实战技术项目二：虚拟试衣与穿搭分析
个人实战技术项目三：工程化落地实践
难点与方法论沉淀
个人实战技术项目矩阵：解决的难点与沉淀的方法论

新时代工程技术创新总结

总结与展望
技术突破点与能力模型重构

适合对象

研发工程师、技术管理者、AI 应用开发者

课程定位与主要问题

软件工程正在经历一次范式变革：从"人适应机器"到"机器适应人"

课程适配与选型边界

面向研发工程师、技术管理者与AI应用开发者，围绕智能体和Vibe Coding的原理、适用边界及项目实践，练习评估AI编码在真实研发流程中的使用条件

适合对象

研发工程师、技术管理者、AI 应用开发者

学习重点

软件工程范式、智能体技术原理、适用边界与项目实践

授课安排

课程安排为半天，采用讲师讲授+案例分析+实操演练

适用边界

本课侧重半天的技术认知与项目实践，不替代完整的软件工程基础训练或企业级Agent平台架构设计。AI生成代码须经人工审查与测试，不能直接视为生产可用成果

核心收益

理解软件工程范式变革的底层逻辑，掌握 Vibe Coding 与 AI 智能体的核心差异与价值定位
掌握 Vibe Coding 的完整流程（需求描述 — AI 原型生成 — 运行验证 — 迭代精炼 — 人工接管）与 AI 智能体四要素（规划、工具调用、记忆、反思）
理解 Supervisor Agent 与 Worker Agent 的多智能体协同机制与协同流程

查看更多收益收起更多收益

清晰界定 Vibe Coding 与 AI 智能体的适用场景与技术边界，识别安全攸关系统等不适用情形
掌握 Vibe Coding 与智能体的常见缺陷（代码质量不可控、幻觉、死循环、任务不可控）及对应的工程应对方法
通过三个项目案例，理解声明式编程、护栏设计与可观测性的工程应用方法

课程背景与交付信息

课程结合《智能体与 Vibe Coding 技术创新与工程落地实践》的实际业务场景展开，帮助学员梳理当前背景、关键问题与后续落地动作。

课程时间

半天

授课方式

讲师讲授+案例分析+实操演练

课程内容重点

01软件工程范式变革

02核心技术原理

03适用场景与技术边界

04行业短板与工程痛点

05个人实战技术项目

06新时代工程技术创新总结

讲师介绍

钟松金

前腾讯高级工程师

前腾讯高级工程师，深圳计算科学研究院分布式系统主任工程师。拥有二十年研发与AI创业经验，主导QQ农场等亿级用户项目。获四大AI官方认证，专注大模型工程落地、智能体开发与提示词工程，助力企业实现AI技术从验证到营收转化的全链路闭环

互联网金融科技政务高校科研制造业

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课程差异说明

Complete original reviewed; source-qualified editorial corrections retained with exact change ledger. Native quality, duplicate and production gates remain required.

课程常见问题

这门课适合哪些对象？

研发工程师、技术管理者、AI 应用开发者。

主要学习哪些内容？

重点包括软件工程范式、智能体技术原理、适用边界与项目实践。具体内容见完整课程大纲

有哪些具体学习收益？

理解软件工程范式变革的底层逻辑，掌握 Vibe Coding 与 AI 智能体的核心差异与价值定位；掌握 Vibe Coding 的完整流程（需求描述 — AI 原型生成 — 运行验证 — 迭代精炼 — 人工接管）与 AI 智能体四要素（规划、工具调用、记忆、反思）。

课时和学习方式如何安排？