2026年10月，火龙果软件为中国船舶某下属单位成功实施了《大模型核心技术RAG、MCP与智能体实践》培训。

培训需求如下：

1.希望把RAG的索引、检索、生成、增强四个环节讲透，弄清每一步的原理和相互关系，而不是只停留在调用现成框架。 2.内部问答系统存在严重的幻觉问题，答案经常不可信，需要掌握通过知识库约束和检索增强来提升准确率的工程方法。 3.需要一条完整的企业文档问答系统落地路径，涵盖需求分析、模块划分、检索与生成协作、部署上线，能够照着复现。 4.公司文档以PDF（含扫描件、复杂表格）、Word、网页为主，解析过程中格式和内容丢失问题突出，需要针对性的解决方案和开源工具实操。 5.需要明确智能体与传统软件、与普通大模型应用的边界，判断哪些业务场景真正适合用Agent，避免技术选型上的盲目跟风。 6.希望理解ReAct框架"思考—行动—观察"的运行机制，并通过手写实现一个最简Agent来吃透原理。 7.需要LangChain、LangGraph、CrewAI三个框架的选型依据，明确各自适用的任务规模和协作模式。 8.需要掌握多智能体的任务分解与编排方法，包括主管、分层、网络等架构的选择，以及串行、分支、条件循环等流程控制。 9.需要厘清MCP与API、Function Calling、A2A协议的区别，理解它作为工具接入标准的价值。 10.希望将OA、CRM、数据库等内部业务系统接入Agent，实现跨系统自动协同，而不局限于调用天气、搜索这类示例工具。 11.希望掌握SKILL.md的编写规范，以及渐进式披露、Lazy Loading等方法，把团队经验沉淀为可复用、可控上下文的技能资产。

   火龙果在培训前充分调查了学员的培训需求，培训由火龙果实践经验丰富的资深技术顾问实施。培训中讲师有在系统化讲解的基础上结合学员工作中的实例有针对性地回答了学员的关键问题，使培训收到了很好效果。火龙果始终倡导的互动案例式教学，真实工作场景演练的培训模式，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。

教材封面与目录：

 

培训现场：

学员收益：

课程实操比例高，RAG系统从零搭建到能够回答自有文档的问题，流程完整，具备直接复现的条件。 文档解析环节针对性强，格式归一化与实体对齐的处理流程，解决了长期存在的PDF表格和扫描件内容丢失问题。 手写ReAct Agent环节收获最大，动手实现"思考—行动—观察"循环后，再阅读各类Agent框架源码没有障碍。 LangGraph的节点与精细控制讲解层层递进，串行、分支、条件循环、运行时配置、map-reduce覆盖到位，配套的代码助手案例可迁移至研发助手场景。 CrewAI的游戏开发助手和营销策略大师两个案例业务感强，Agents、Task、Crew之间的协作关系比单纯讲解组件更容易理解。 MCP与Function Calling的对比讲解消除了团队长期存在的概念混淆，对比表可直接用于内部同步。 SKILL.md规范具备即刻落地的条件，渐进式披露的思路对降低上下文占用效果明显，已按此改造内部技能库。 "Agent = 大脑 × 驾驭系统"这一提法提供了重新审视Agent的视角，对解释此前Agent"演示可用、上线不稳"的问题有直接帮助。 人机环路与情境感知的设计原则，契合合规审查场景中不能完全自动化的业务要求，参考价值高。 上下文工程部分概念框架清晰，但代码演示偏少，建议补充可运行的上下文管理示例。 RAG的搭建与部署已有完整覆盖，但召回率、忠实度、答案相关性等指标的量化方法缺失，建议补充RAGAS等评测体系。 记忆系统章节设计思路清楚，但构建自定义存储的动手时间不足，建议适当增加课时。 AgentExecutor断点、持久化与记忆等内容实用，但生产环境中多智能体出错后的定位与排查方法覆盖不足，建议补充相关工具与思路。

培训结合客户实际工作问题进行了深入探讨，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。

火龙果基于20年行业经验，梳理IT人员能力模型，提供能力规范、能力培养、评测服务。

课程大纲：大模型核心技术RAG、MCP与智能体实践