看2026年的Agent技术招聘需求，有三个词的出现频率越来越高：MCP、多智能体、RAG。它们分别解决Agent的三个根本问题——怎么连外部工具、怎么完成复杂任务、怎么接入企业知识。这三个坎迈不过去，Agent就只能停留在聊天机器人层面。

中培IT学院的“基于大模型的Agent技术应用开发实践”课程，用三天时间把这三块硬骨头逐个拆开，每个技术点都配实战环节。

MCP：Agent连接万物的工具协议

课程先理清RAG、Agent、MCP三者的区别与联系，以及MCP与Function Call的关系，再进入实操：MCP服务以STDIO协议接入，学员动手开发自定义Client，把LangGraph Agent接入Github MCP服务，还用LangChain MCP Adapters对接高德地图完成路径规划与可视化。工具生态一旦打通，Agent的能力边界就从“会聊天”扩展到“会办事”。

多智能体：SubAgent委托与上下文隔离

单Agent处理复杂任务时，上下文膨胀是绕不开的问题。课程讲解SubAgent的设计动机与实现：用SubAgent Spec快速创建子智能体，通过CompiledSubAgent挂载到LangGraph，实现动态调度与并行执行，各SubAgent拥有独立工具集与权限隔离，主Agent与SubAgent之间做结构化输出与结果回传。配合DeepAgents核心机制——Agent Harness核心架构、虚拟文件系统上下文管理、代码执行器与Sandbox、长会话Token自动压缩——复杂任务被拆成可管理的协作单元。

RAG：Agent的外部记忆与量化评测

课程把RAG定位为Agent的动态知识检索：从文档加载、分块、向量化、检索到生成的完整流程，向量数据库选型（Chroma、FAISS、PGVector）与Embedding配置，再到混合检索实战——BM25关键词检索与向量语义检索双路召回、权重调优，加上Rerank重排序提升召回Top-K精准度。检索器封装为Agent Tool后，Agent可以动态调用。

更关键的是评测环节：用RAGAS对检索质量、生成准确性、上下文相关性做量化评测，基于评估结果优化分块大小、检索Top-K与Rerank阈值，最后基于LlamaIndex构建企业文档问答Agent。RAG效果不再靠感觉，而是有数字说话。

课程信息一览

三大技术之外，还有上线能力

这三块技术之外，课程还覆盖Human-in-the-Loop人机协同（敏感工具拦截、四种决策模式、权限保护）、Skill能力固化（业务逻辑提炼为可复用Skill）、LangSmith全链路追踪、EvalScope回归评测和Harness工程化脚手架。技术会过时，但从检索评测到上线部署的完整方法论不会。