MCP+A2A 从0到1构建商业级多Agent全栈应用_实战课程

从0到1系统进阶，领先成为企业疯抢的下一代AI多Agent全栈工程师

全新全栈：全新Agent开发全栈技术栈

从基础到高级应用，递进式实战，覆盖‌单Agent、多Agent协作、分布式Agents网络、全栈工程化‌的完整链路，贯穿‌FastAPI后端、Next.js前端、Docker部署‌全流程，全方位提升技术深度与广度。

高质量复杂项目：从0构建商业级多Agent

手把手自研多Agent协作项目，不仅教“怎么做”，更培养“如何设计复杂系统”，从Agent架构设计→协作逻辑→API开发→部署”的实战，具备解决AI应用复杂问题和架构能力。

实战性强：10+企业落地案例驱动

每个模块搭配企业级落地案例（如研究报告网站、自动购物比价、多文档一键生成），边学边练，彻底吃透技术逻辑，解决“理论懂但不会落地”的痛点。

MCP /A2A双协议：深挖协议底层逻辑

深入MCP、A2A、虚拟机沙箱等核心技术与协议，让你掌握Agent“如何协同”的核心逻辑，从“单智能体”到“分布式协作”无缝进阶，解决企业级开发中的工具标准化与分布式协作痛点。

工程化标准：从需求设计到部署全流程

拆解任务、设计Agent工作流、全栈工程前后端落地、保障系统稳定性与高可用性。深入Browser Use+Playwright底层逻辑，实战网页自动操作与爬取，结合ReACT和思维链(CoT) ，构建全局优化的智能解决方案。

多模态打通：多模态大模型深度融合

无缝衔接OpenAI与DeepSeek等多种大模型，掌握Prompt工程，了解不同Agent的Prompt编写技巧，实现文件、图片、视频、压缩包、文档、网络搜索等。通过跨模态融合技术，赋予Agent强大处理能力，高效完成复杂任务。

深广兼备，全程真实案例教学，让你更具职业竞争力

多Agent
系统设计与环境搭建

多Agent协作与
协议集成

分布式Agents

全栈工程化

学习目标

理解多Agent系统的必要性、设计思路与架构，并搭建开发环境，为实战项目做好准备。

核心内容

· 开发者进阶路线：从Prompt到系统架构师
· Agent落地案例：如何融入企业业务
· 单Agent的局限性与多Agent系统的引入
· 多Agent系统的需求与技术架构分析
· Python包管理与多模态模型快速上手

· SDK与LLM对接，结合ReACT实现单Agent智能体
· COT思维链在复杂任务中的应用
· FastAPI框架的使用与API文档撰写
· 使用OpenAI SDK流式事件输出提升响应速度
· OpenAI SDK多模态语音图片输入使用技巧

实战案例

· 使用MGX产品一键制作基于某个主题的研究报告网站

· 利用ReACT智能体+COT思维链实现企业业务表单填写

· 利用ReACT智能体+GPT+DeepSeek实现语音播报助手

学习目标

掌握多Agent协作的关键技术，包括MCP与A2A协议，实现Agent之间的高效通信与协作。

核心内容

· MCP协议的原理与应用场景
· MCP服务集成：Python解释器、文件写入、网络搜索等
· Jina.ai搜索基座与MCP集成，实现高效网页数据采集
· Browser Use框架与MCP集成，实现浏览器自动化操作

· A2A协议的原理与多Agent协作机制
· A2A协议与FastAPI集成，发布轻量级Agent
· AgentCard：利用智能体名片快速发现和选择合适的智能体进行协作

实战案例

· Claude对接自定义MCP服务实现Python执行与检索服务
· ReACT智能体对接自定义MCP服务实现DeepSearch深度检索功能
· 基于ReACT+BrowserUse MCP实现自动购物比价功能（复刻AutoGLM）

· 基于ReACT+BrowserUse MCP实现AI爬出采集任意网站数据
· 基于A2A协议调用DeepSearch与AutoGLM实现多Agent协作
· 基于A2A协议构建本地/云端多Agent协作系统实现PPT等文档一键生成

学习目标

设计并实现分布式Agent网络，完成任务的自主规划与分配，提升系统的可扩展性与高可用性。

核心内容

· 分布式Agent的概念与架构设计
· Agent分布式节点的设计与开发
· 基于A2A协议构建分布式Agent网络
· Agent流式输出与多模态输入输出功能的设计与实现

· 任务自主规划与分配机制
· 分布式Agent的通信与同步机制
· DeepSeek与GPT模型对接
· 多Agent编排和ReACT Agent创建

实战案例

· 基于A2A协议实现协调员调用其他分布式Agent实现类Manus复刻

学习目标

完成多Agent协作系统的全栈开发，包括后端API、前端UI与项目部署，构建可落地的产品。

核心内容

· 多Agent协作产品API设计与开发
· FastAPI的流式事件输出与首Token快速响应
· 使用MCP协议将三方工具集成到FastAPI项目
· 使用A2A协议将多Agents集成到FastAPI项目
· 完善主Agent协作产品后端API接口的对接与开发
· 多Agent系统后端API测试与用例编写

· 多Agent协作对话界面的设计与开发
· Next.js前端开发与TailwindCSS集成
· 完善Next.js中基础服务、API接口与数据结构的开发
· Fetch.js对接API接口，优化用户体验
· 多Agent协作产品多主题&多任务测试检验产品能力

实战案例

· 编写docker-compose.yaml完成Next.js与FastAPI项目一键部署

· 编写Dockerfile实现容器化部署FastAPI项目

跨语言彩蛋：附赠Java/Go/Node.js三语言迁移源码，一键横向扩展

架构完整、可部署、可交互，稀缺商业级项目全栈工程化落地

项目简介

从零到一构建商业级复杂项目《MoocManus》，它是一个对标Manus核心模块，基于多Agent协作的通用型AI智能体。其核心突破在于，它不再是仅能进行问答或内容生成的被动工具，而是能够独立思考、自主规划并采取一系列复杂行动的主动执行者。它能够自动编排和组合多种技能，以端到端的方式解决复杂的现实场景问题。

自主完成流程

规划任务

将指令拆解为多个子任务

分配任务

分配给不同角色的智能体

协同执行

调用沙箱内各类工具，协同完成

交付结果

最终交付任务的综合结果

项目收获

1. 掌握构建企业级多Agent系统的核心能力 (掌握“造什么”)

· 多角色化Agent设计与编排
· MCP与A2A构建复杂交互的分布式智能体网络
· 利用Next.js打造可视化交互界面
· 独立完成跨领域、多步骤复杂任务的完整AI系统

2. 系统掌握前沿Agent核心技术栈 (掌握“用什么造”)

· 精通ReACT框架与思维链(CoT)核心决策框架
· 掌握Browser Use等深度自动化控制与精准数据采集
· 无缝对接主流各种大模型，利用Pydantic保证输出稳定
· 应用分布式任务管理，高效处理并发执行的任务

3. 获得对标大厂的全栈工程化研发能力 (掌握“怎么造”)

· 打通FastAPI+Next.js 前后端闭环，具备端到端的项目交付能力
· 掌握隔离执行技术，实现安全沙箱环境
· 掌握容器化部署，用Docker实现复杂应用的一键式部署
· 具备产品级开发思维：从API设计到联调测试，培养架构思维

4. 完成向复合型AI全栈工程师的蜕变 (实现“自我提升”)

· 从“程序思维”到“系统思维”思维模式升级
· 从原理到深度研发，复刻顶级项目能力
· 非确定性系统调试经验，快速问题定位与解决
· 跨语言迁移能力+全局视野能力

从需求分析、API设计、前后端到联调测试部署,完整产品化流程与落地

课程大纲

第1章课程介绍与安排

本章重点让大家快速了解课程，以及课程安排，在学习过程中更好的学习和避坑。

第2章 Agent应用开发全景：快速了解Agent开发技术栈与发展路线

本章将带你全面认识Agent的概念、能力与发展前景。从真实案例出发，讲清Agent能做什么、为什么重要，以及如何一步步入门和成长。无论零基础小白，还是希望转型的程序员，都能在这里找到清晰的技术路径和职业方向，为AI开发之路打下坚实基础。

第3章多Agent协作系统探索：快速了解多Agent系统设计思路

本章首先介绍单Agent在落地中的常见问题与不足，并据此引入了多Agent系统(MAS)，同时深入思考多Agent协作的价值与开发遇到的挑战。随后，讲解市面上热门的几款多Agent产品or框架（Manus、MGX等），分享多Agent产品的设计架构设计思路，同时拆解Agent的核心概念，并初步了解ReACT的基本原理与快速上手，最后展示了本课程开发的案例——一款基于多Agent协作的通用型Agent产品的需求分析、环境、技术架构与演示。

第4章技术栈与环境准备：DeepSeek与OpenAI SDK库实操

本章主要是学习开发多Agent协作系统的前置技术，涵盖了uv工具管理Python包、DeepSeek两种模型、多模态GPT模型、OpenAI Python SDK、流式事件、工具调用、COT思维链、FastAPI、多Agent协作系统项目初始化与API文档撰写等。

第5章项目初始化：项目目录结构&开发范式约定

本章主要学习MoocManus整个项目产品的目录结构约定、Python异步编程、FastAPI基础使用、DDD领域驱动设计以及COT思维链相关的使用技巧，完成项目的初始化。

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课程预览

从0到1系统进阶，领先成为企业疯抢的下一代AI多Agent全栈工程师

全新全栈：全新Agent开发全栈技术栈

高质量复杂项目：从0构建商业级多Agent

实战性强：10+企业落地案例驱动

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学习目标

核心内容

实战案例

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核心内容

实战案例

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核心内容

实战案例

架构完整、可部署、可交互，稀缺商业级项目全栈工程化落地

项目简介

自主完成流程

规划任务

分配任务

协同执行

交付结果

项目收获

1. 掌握构建企业级多Agent系统的核心能力 (掌握“造什么”)

2. 系统掌握前沿Agent核心技术栈 (掌握“用什么造”)

3. 获得对标大厂的全栈工程化研发能力 (掌握“怎么造”)

4. 完成向复合型AI全栈工程师的蜕变 (实现“自我提升”)

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