各位同学：

为提升我校学生人工智能工程实践能力，帮助同学们完成从"会用大模型"到"能做出智能体"的能力跨越，学校面向全校开设"大模型应用与智能体开发实战"训练营。本训练营由人工智能学院联合青软创新科技集团股份有限公司共同实施，命题全部来自企业一线真实需求，覆盖从AI开发环境搭建、智能体系统开发到专业场景落地的完整工程链路。课程采用 Python 代码实战的教学方式，基于阿里云百炼大模型平台，使用 LangChain、LangGraph等主流开发框架，带领学员从零构建具备记忆、工具调用与知识检索能力的智能体。学员将在企业导师与校内教师共同指导下，以小组形式完成一个可运行的智能体作品，并参加公开答辩，接受企业评委验收。

完成训练营学习和考核的同学，可认定创新实践学分；优秀作品将推荐纳入学校创新实践优秀案例集。

现将具体事项通知如下：

一、集训对象

全日制在校本科生、研究生，专业不限，计划招募 50 人。

优先考虑以下同学：

1. 对人工智能、大模型应用有兴趣，愿意动手完成一个完整作品的；

2. 建议具备一定 Python 基础或编程经历或具备vibe coding经验的；

3. 学有余力，能够保证全程参训并完成小组任务的。

二、集训时间

2026年11月14日-2026年11月15日。

三、集训地点

本次集训营安排在明向校区进行，具体地点另行通知。

四、集训内容

1. 大模型与 AI Agent 核心认知：概念辨析、能力构成与适用边界；

2. AI 开发环境搭建与首个 Agent：工具链配置、模型 API 接入与多模态调用；

3. 提示词工程与 Token 成本意识：提示词编写技巧与调用成本核算；

4. 工具调用（Function Calling）与工程可靠性：参数校验、重试、熔断与降级；

5. 记忆系统与上下文工程：长短记忆管理与上下文压缩策略；

6. 向量数据库与 RAG 检索增强生成：语义检索与私有文档问答；

7. MCP 协议与 Agent 架构设计：工具标准化与经典架构选型；

8. 主流框架实战：LangChain 与 LangGraph 的核心用法与流程编排；

9. 单 Agent 与多 Agent 协作：典型场景应用与常见协作模式；

10. AI应用项目全流程落地：以自动面试或标书分析为案例，完成一个完整的智能体开发。

五、集训认定

学生完成学科竞赛集训营学习和考核，记录创新实践学分。

六、报名方式

请大家在“太原理工大学大学生创新成果管理平台”http://202.207.240.100/wealcore/stu_login.jsp踊跃报名。

招募时间为2026年11月3日-2026年11月10日。报名后经过面试筛选后加入微信群

本次集训营的招募报名与集训相关工作由人工智能学院负责。