MetaXTokenPlan4AIGC

从模型调用到智能体应用：基于沐曦 Token Plan 的 AIGC 开发实践课程。

从第一次 API 调用开始，逐步学习工具调用、候选搜索与回溯、多模态工作流和能力编排。你将结合 Python 与 AI 编程助手，完成跑步建议、单词方阵求解、六格连环画等实践，最后尝试把已有能力接入自己的 R2-D2 主助手。

课程围绕六个主题设计，以“理解原理、动手实现、验证结果”为学习主线。

从这里开始

**完成课前环境准备**：领取并兑换算力券、开通适用资源包、创建 API Key，配置 VS Code + Cline 或 OpenCode。
按课程导航继续实践：先看课件和实验手册，再按项目 README 安装依赖、运行示例或完成开发任务。
保留可验证的结果：记录运行命令、输出和遇到的问题，按各课手册完成验收与提交。

建议使用 Python 3.11 或 3.12，具体依赖以各项目说明为准。模型通过云端 API 调用，本地无需部署大模型或配置 GPU。

课程导航

课次	学习内容与实践成果
第一课 · 模型调用	理解 API、Prompt、Messages 与流式响应；完成文本生成、图片理解和图片生成调用
第二课 · 工具调用	让 Agent 查询天气、空气质量并尝试规划路线；观察工具调用循环和基于规则的跑步建议
第三课 · 搜索与回溯	求解 5×5 英文单词方阵；对比一次生成、逐步求解、候选比较与失败回退
第四课 · Skill	将一句话故事转成角色设定、六格分镜和图片，拼成带中文字幕的连环画，并封装为可调用流程
第五课 · 模型评测	围绕统一题集进行多模型调用、评分和结果比较
第六课 · 主助手编排	使用 AI 编程助手开发 R2-D2，接入跑步 Agent 与连环画 Skill，完成单项调用和组合任务

课件用于理解概念，实验手册给出指导、任务与验收标准，项目 README 说明配置与运行方式。

这门课想解决什么问题

接通模型 API 是起点。要让应用完成实际任务，还需要解决：什么时候调用工具、如何检查模型输出、失败后如何继续，以及怎样把多个步骤组织成可复用的能力。

课程用具体项目逐步回答这些问题：

模型调用：认识请求、响应和模型能力边界，验证文本与图像接口是否真正可用。
工具调用：让模型提出工具请求，由程序校验参数、执行工具并返回结果。
搜索与回溯：把求解状态和约束交给程序管理，比较多个候选，在失败后尝试其他路径。
Skill 封装：将故事拆分、生成与拼版组织成完整流程，说明其输入、输出和使用条件。
模型评测：学习用一致的任务和指标比较效果，而不只凭单次回答判断优劣。
能力编排：让主助手选择并调用已有能力，根据实际执行结果完成任务。

课程聚焦应用开发，无需机器学习或模型训练背景。适合具备基本 Python 阅读能力、愿意使用终端和编辑配置文件，希望动手构建 AIGC 与 Agent 应用的学习者。

各课如何衔接

前五课分别练习一种核心能力，第六课需要复用前几课的结果，建议按照课程顺序完成全部的学习。

仓库结构

MetaXTokenPlan4AIGC/
├── README.md
├── LICENSE
├── docs/
│   └── setup.md                 # 算力券领取、工具安装与 API 配置
├── 第一课/
│   ├── 第一课ppt.pptx
│   ├── 第一课实验手册.md
│   └── lesson1-model-calls/     # 文本、图片理解与图片生成
├── 第二课/
│   ├── 第二课ppt.pptx
│   ├── 第二课实验手册.md
│   └── lesson2-running-agent/   # 跑步 Agent 与工具调用
├── 第三课/
│   ├── 第三课ppt.pptx
│   ├── 第三课实验手册.md
│   └── lesson3-word-maze/       # 单词方阵、候选比较与回溯
├── 第四课/
│   ├── 第四课ppt.pptx
│   ├── 第四课实验手册.md
│   └── lesson4-comic-skill/     # 六格连环画与 Skill 封装
├── 第五课/
│   ├── 第五课ppt.pptx
│   ├── 第五课实验手册.md
│   └── lesson5-llm-evals/     # 评测官网页应用：多模型考试、判分与排名
└── 第六课/
    ├── 第六课ppt.pptx
    ├── 第六课实验手册.md
    └── lesson6-assistant/      # 主助手开发起点与接入材料

模型与配置说明

算力接入按环境准备文档完成：沐曦开发者社区领取兑换码 → 模力方舟兑换算力券 → 抵扣适用资源包 → 创建访问令牌。算力券兑换码与 API Key 是不同凭据；活动资格、适用模型、额度和有效期以平台实际显示为准。

Cline 或 OpenCode 中配置的模型用于辅助开发，课程 Python 程序还需读取各项目自己的配置。工具里能正常聊天，并不代表课程脚本已经配置完成。

使用时请注意：

从已开通资源的模型详情复制准确的 Model ID，并核对接口地址、输入输出能力及工具调用支持。
按各课说明准备本地配置，不要用第四课的两模型配置覆盖第一课的三模型配置。
真实 API Key 不应进入源码、公开配置模板、截图或提交记录；提交前检查差异，尤其注意已经被 Git 跟踪的配置文件。
真实模型调用和图片生成会消耗额度。先完成小规模验证，失败时查看错误原因，再决定是否重试。

交流与提交

请在本仓库的 Issue 区反馈问题或交流实践结果。提交作业时优先使用课程组织者指定的对应 Issue，并遵循各课实验手册中的要求。

为了便于复现问题，建议附上：课次、操作系统与 Python 版本、执行目录和命令、预期结果，以及已去除密钥等敏感信息的错误日志。涉及外部服务时，请注明使用的是 Mock 还是真实接口。

欢迎提交文档修正、问题复现和代码改进。修改示例程序时，请同时说明验证方式与结果。

许可证

本仓库采用木兰宽松许可证，第 2 版（MulanPSL-2.0）。