同意
🔁 从“提示词技巧”到“设计、运行与演进智能体系统”
Git4GenThinking 是一门面向真实工作场景的智能体工程与 AI 知识工作流课程仓库。通过结构化输入、Prompt 设计、Workflow 模板化、到最终构建基于 MCP 协议的可运行智能体，让学习者从“会让 AI 回答”进阶到“会让 AI 工作”。
当生成式 AI 将知识生产推向“智能编排”的新时代，大多数实践者却仍受困于“工具使用”的孤岛：会写提示词，却无法构建系统。为了跨越从单次生成到持续产出的工程鸿沟，《智能体工程与知识工作流》课程致力于引导学习者完成关键的能力跃迁——从被动“使用”AI，升级为主动“设计与工程化”智能体系统。
课程超越了对单一工具或模型的讲解，聚焦于一个更本质的命题：如何利用 AI 的推理与行动能力，将离散的知识工作重构为可运行、可演进的自动化系统。
我们像开发软件一样“开发”知识体系，像管理代码一样管理 AI 提示词与智能体配置。
👥 课程适合人群
教学目标不仅是工具堆堆砌，而是深入探讨在 AI 具备生成、推理与行动能力的前提下，如何将传统工作流重构为具备鲁棒性与演进能力的智能体网络。
课程采用统一的方法框架 MVX 四步法，一种面向生成式系统的学习框架，避免“做完一次就结束”的学习陷阱。MVX借鉴了敏捷开发（Agile）与精益思想（Lean）中“以最小可行成果驱动迭代、以真实反馈持续改进”的核心原则，将复杂的智能系统学习过程拆解为可验证、可积累的学习阶段。
在 MVX 框架中，学习不以“是否学会某个功能”为终点，而以“是否形成可运行、可复用的系统能力”为判断标准。通过 MVW（最小可行工作流）→ MVG（最小可行生成系统）→ MVR（最小可运行资产）→ MVA（最小可行智能体） 的递进路径，学习者像推进一个敏捷项目一样，不断交付“可运行的中间成果”，避免一次性设计与空洞理解。这一过程强调快速验证、持续反思与价值沉淀，使学习本身成为一条可持续演进的工程化路径，而非一次性的知识消费。
本课程构建了一个四层递进（入门启蒙 → 认知范式 → 能力组件 → 系统实现）的课程体系，确保不同背景的学习者都能找到切入点：
Git 不仅是托管工具，更是课程运行的核心基础设施。通过四分支协作模型，使学习过程具备工程化、可追溯特征。
main
dev
feature/*
learning
Git 成为连接学习、反馈与课程演进的统一载体。学习不再是一次性提交作业，而是一个持续构建、反思与积累的过程。Git 也不只是工具，而是课程方法论本身的重要组成部分。
本课程采用 Git 驱动的学习与作业提交模式。所有学习成果、实验记录与作业提交，均通过 Git 仓库进行版本化管理。
点击仓库页面右上角的 Fork 按钮，将课程仓库复制到你的GitLink账号下。 Fork后，你将拥有一个独立可写的个人仓库，用于完成课程中的所有实验与作业。
Fork
将你的 Fork 版本克隆到本地电脑：
`git clone [https://gitlink.org.cn/你的用户名/Git4GenThinking.git]`
进入项目目录：
cd Git4GenThinking
此时你已经拥有一份完整的本地学习环境。
请不要直接在 main 、dev或’feature‘ 分支上进行作业修改。 为每次实验或作业创建独立的分支，例如leraning/{yourname}
leraning/{yourname}
git checkout -b learning/zhangshan
后续所有修改、提交均在该分支中完成。
本文档采用 知识共享署名–相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY–SA 4.0) 进行许可， © 2025-2026 Gitconomy Research社区。
Git4GenThinking 是一门面向真实工作场景的智能体工程与知识工作流实战课程仓库。课程遵循 MVX 敏捷学习框架，引导学习者掌握结构化提示、智能体能力封装、Agentic Workflow 设计及 MCP（Model Context Protocol） 协议应用。本项目旨在通过工程化手段，将生成式 AI 从简单的对话助手升级为可协同、可运行的智能工作系统，实现从“会让 AI 回答”到“能
《智能体工程与知识工作流》课程体系说明
🔁 从“提示词技巧”到“设计、运行与演进智能体系统”
Git4GenThinking 是一门面向真实工作场景的智能体工程与 AI 知识工作流课程仓库。通过结构化输入、Prompt 设计、Workflow 模板化、到最终构建基于 MCP 协议的可运行智能体，让学习者从“会让 AI 回答”进阶到“会让 AI 工作”。
1. 课程简介
当生成式 AI 将知识生产推向“智能编排”的新时代，大多数实践者却仍受困于“工具使用”的孤岛：会写提示词，却无法构建系统。为了跨越从单次生成到持续产出的工程鸿沟，《智能体工程与知识工作流》课程致力于引导学习者完成关键的能力跃迁——从被动“使用”AI，升级为主动“设计与工程化”智能体系统。
课程超越了对单一工具或模型的讲解，聚焦于一个更本质的命题：如何利用 AI 的推理与行动能力，将离散的知识工作重构为可运行、可演进的自动化系统。
我们像开发软件一样“开发”知识体系，像管理代码一样管理 AI 提示词与智能体配置。
👥 课程适合人群
2. 课程目标 （Course Objectives）
教学目标不仅是工具堆堆砌，而是深入探讨在 AI 具备生成、推理与行动能力的前提下，如何将传统工作流重构为具备鲁棒性与演进能力的智能体网络。
3. 课程学习方法论
课程采用统一的方法框架 MVX 四步法，一种面向生成式系统的学习框架，避免“做完一次就结束”的学习陷阱。MVX借鉴了敏捷开发（Agile）与精益思想（Lean）中“以最小可行成果驱动迭代、以真实反馈持续改进”的核心原则，将复杂的智能系统学习过程拆解为可验证、可积累的学习阶段。
在 MVX 框架中，学习不以“是否学会某个功能”为终点，而以“是否形成可运行、可复用的系统能力”为判断标准。通过 MVW（最小可行工作流）→ MVG（最小可行生成系统）→ MVR（最小可运行资产）→ MVA（最小可行智能体） 的递进路径，学习者像推进一个敏捷项目一样，不断交付“可运行的中间成果”，避免一次性设计与空洞理解。这一过程强调快速验证、持续反思与价值沉淀，使学习本身成为一条可持续演进的工程化路径，而非一次性的知识消费。
因此，MVX的本质不是教你“多快搭一个 Agent”，而是训练你如何循序完成从认知、方法到系统的学习跃迁。它把“学习”本身视为一条可运行、可迭代的工作流，使能力真正沉淀为可迁移的长期资产。
4. 课程体系设计
本课程构建了一个四层递进（入门启蒙 → 认知范式 → 能力组件 → 系统实现）的课程体系，确保不同背景的学习者都能找到切入点：
(Onboarding)
(Theory)
(Tooling)
(Development)
5. 课程 Git 分支策略设计
Git 不仅是托管工具，更是课程运行的核心基础设施。通过四分支协作模型，使学习过程具备工程化、可追溯特征。
maindevfeature/*learningGit 成为连接学习、反馈与课程演进的统一载体。学习不再是一次性提交作业，而是一个持续构建、反思与积累的过程。Git 也不只是工具，而是课程方法论本身的重要组成部分。
6. 如何开始学习
本课程采用 Git 驱动的学习与作业提交模式。所有学习成果、实验记录与作业提交，均通过 Git 仓库进行版本化管理。
Fork课程仓库
点击仓库页面右上角的
Fork按钮，将课程仓库复制到你的GitLink账号下。Fork后，你将拥有一个独立可写的个人仓库，用于完成课程中的所有实验与作业。Clone到本地
将你的 Fork 版本克隆到本地电脑：
进入项目目录：
此时你已经拥有一份完整的本地学习环境。
创建你的学习分支（推荐做法）
请不要直接在
main、dev或’feature‘ 分支上进行作业修改。 为每次实验或作业创建独立的分支，例如leraning/{yourname}后续所有修改、提交均在该分支中完成。
许可声明
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