实战MCP与多智能体系统：构建下一代AI增强应用 OpenAI API and MCP Development

本课程由网络讲师兼开发者 Sandy Ludosky 主讲，聚焦 OpenAI API 与 MCP（多代理协作平台）开发，旨在教你如何将前沿 AI 工具与 GitHub 结合，自动化复杂的编码任务并构建智能多代理系统。课程涵盖将 AI 模型嵌入开发工作流、利用 GitHub Copilot 增强代码生产力、以及通过多代理系统（MCP）协同处理复杂任务的实用方法。

Sandy Ludosky
MP4格式 | 视频：h264编码，分辨率1280×720 | 音频：AAC编码，44.1 kHz，2声道
难度等级：中级 | 类型：在线学习 | 语言：英语（带字幕） | 时长：3小时19分钟 | 文件大小：502 MB

主要内容

– OpenAI API 基础与实战：理解模型调用、输入输出格式、以及在应用中集成生成式 AI 的最佳实践。
– MCP 开发与多代理编排：设计与部署多智能体协同流程，使不同代理分担分析、生成与验证任务，提高整体系统的鲁棒性与效率。
– 与 GitHub 的深度整合：使用 GitHub Codespaces 启动开发环境，通过 GitHub Actions 自动化测试、代码审查与重构流程，并借助 Copilot 获取智能代码建议与调试支持。
– 域特定数据源连接：将外部数据（如内部文档、API 或数据库）与模型结合，提升模型在特定场景下的上下文理解能力。
– 权限与安全实践：介绍使用访问令牌（access tokens）管理权限、保护敏感凭据与安全调用 API 的方法。

实践与目标群体

课程以实操为主，带领学员在 MCP 服务器与 Codespaces 中搭建示例项目，配置权限并实现自动化流水线。针对具备基础 Python 编程与网页开发经验的学习者，目标是让你能设计并部署能智能响应用户查询、自动完成任务请求的 AI 增强应用。

技能收获

完成课程后，你将掌握 OpenAI API 的调用与集成策略、生成式 AI 的应用场景、基于 Python 的开发技能，以及在 GitHub 平台上构建自动化、可扩展的 AI 驱动工作流的能力。