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📗程序员AI编程绿皮书数字教材 · 离线研读
📗 数字教材 · 本地离线研读版

程序员 AI 编程
绿皮书

写给程序员的 AI 全景教材：从语言模型的第一性原理、训练与对齐，一路讲到 Prompt、RAG、Function Calling、MCP、LangChain / LangGraph、Skill 封装、Agent 与多智能体协作，并以 vibe-spec-coding 理念贯穿全书——先懂原理，再谈工程，最终拥有驾驭 AI 的完整知识栈。

🤖 语言模型原理🧠 训练与 RLHF 🔍 RAG 知识接入🔧 Function Calling 🔗 MCP 协议🧩 LangChain ⚙️ LangGraph🛠️ Skill 封装 🤝 Multi-Agent
15章
113课时
≈24.9 万正文汉字
66本地插图
9教学视频占位
CHAPTER 00

序章 · 序与前言

4 课时
01自序→02本数字教材特色→03vibe-spec-coding，用自然语言来编程→04关于我→
CHAPTER 01

第1章 · 语言模型是什么

11 课时
01ChatGPT的本质→02训练的本质→03参数的演化→04文字接龙（一）-游戏→05文字接龙（二）-概率分布的数学本质→06文字接龙（三）-简单任务背后的复杂智能→07文字接龙（四）-Token、幻觉与创造力→08语言模型（一）-什么是语言模型→09语言模型（二）-从数据中学习规律→10语言模型（三）-语言模型的演进→11语言模型（四）-大语言模型与对话系统→
CHAPTER 02

第2章 · 语言模型怎么训练

9 课时
01Embedding（一）-从符号到数字→02Embedding（二）-词向量的魔法→03Embedding（三）-意义的数学化→04预训练（一）-本质→05预训练（二）-代价与数据→06预训练（三）-为什么叫预训练→07监督微调（一）-概念与本质→08监督微调（二）-三个关键要素→09监督微调（三）-对比与局限→
CHAPTER 03

第3章 · 语言模型的进阶能力

12 课时
01RLHF（一）-什么是对齐→02RLHF（二）-RLHF的三个步骤→03RLHF（三）-RLHF的局限与思考→04涌现能力（一）-令人震撼的发现→05涌现能力（二）-为什么会涌现→06涌现能力（三）-涌现的边界→07Context Learning→08Thought教AI思考→09Temperature（一）-控制创造力的旋钮→10Top-p（二）-核采样的动态控制→11Top-p（三）-随机性与参数设置→12幻觉→
CHAPTER 04

第4章 · 理解大模型开发

11 课时
01AI不等于大模型→02理解大模型开发（一）→03理解大模型开发（二）-实战篇→04准备工作与环境搭建→05第一次API调用与核心参数→06多轮对话与上下文管理实战→07流式输出与长度控制→08创意控制与专业翻译器→09Prompt基础与必要场景→10Prompt五要素→11结构化输出与常用模板→
CHAPTER 05

第5章 · RAG：知识接入技术

12 课时
01为什么需要RAG→02RAG核心原理（一）-工作流程与语义搜索→03RAG核心原理（二）-检索生成与关键机制→04Embedding：把文字变成向量→05向量数据库（一）- 核心算法→06向量数据库（二）-进阶算法与Chroma实战→07第一个RAG应用：游戏知识问答系统→08文档分块：Chunking的艺术→09文档分块实战：Java编程规范问答→10RAG检索优化：让答案更准确→11LlamaIndex（一）-核心概念与查询机制→12LlamaIndex（二）-实战：Java规范问答系统→
CHAPTER 06

第6章 · Function Calling：工具调用机制

5 课时
01为什么需要Function Calling→02Function Calling的本质与角色→03一次完整的调用流程→04实战：游戏装备查询→05Function Calling进阶实战→
CHAPTER 07

第7章 · MCP：模型上下文协议

13 课时
01为什么需要 MCP→02MCP 核心概念→03Resources 概念→04Resources 实战→05Tools 详解→06Prompts 详解→07Resources + Tools + Prompts 组合→08MCP 通信协议→09传输与生命周期→10需求分析与流程→11技术选型与实现→12使用 MCP Server→13集成与发布 MCP→
CHAPTER 08

第8章 · LangChain框架入门

5 课时
01为什么需要 LangChain→02LangChain核心概念→03第一个LangChain应用→04工具调用：让AI操作外部世界→05RAG集成：打造智能知识库→
CHAPTER 09

第9章 · LangGraph：工作流编排

5 课时
01为什么需要 LangGraph→02LangGraph核心概念→03文章写作Agent→04条件分支与循环→05人工介入(Human-in-the-Loop)→
CHAPTER 10

第10章 · Skill：可复用技能封装

7 课时
01为什么需要 Skill→02Skill 的获取与生态→03Skill 核心概念→04Skill的扩展能力→05让 AI 帮你创建 Skill→06个人技能可视化：frontend-design实战→07Skill 的实战心法：让指令真正生效→
CHAPTER 11

第11章 · Agent：智能体架构

8 课时
01什么是真正的Agent→02从Function Calling到Agent的演进→03Agent的核心架构剖析→04执行：能力实现详解→05记忆系统：让Agent拥有经验→06推理模式：Agent如何思考→07Agent 的实现范式对比→08实战：智能旅行规划Agent→
CHAPTER 12

第12章 · Multi-Agent：多智能体协作

7 课时
01多 Agent 协作：从个体到群体智能→02Google A2A协议：Agent间通信标准→03CrewAI框架：构建多Agent协作系统→04CrewAI 最终实战：习题生成与考试评测系统→05CrewAI实战解析：程序1题目生成器→06CrewAI 实战解析：程序2考试系统与混合架构→07全书结语：从理论到实践的AI开发之旅→
CHAPTER 13

第13章 · 2026年订阅更新内容

3 课时
01Loop Engineering：让AI Agent自己转起来的工程方法论→02Loop Engineering：积木、文件与工具→03接口：Agent 落地的真正瓶颈→
APPENDIX

附录

3 篇
🔤

全教材中英术语对照汇总

收录第 0 章至第 12 章全部「学点英语」词汇表，409 个核心术语按 A–Z 排序的中英对照速查（中文 / English / 音标 / 说明）。

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教学视频清单

正文中以 @logicframe-video 引用的 9 段教学视频，及其出现的全部课时。

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关于本书 · 本地离线版

本书离线转存说明、目录结构与版权提示。

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