（文/图 软件学院 火明刚）为紧跟人工智能前沿技术发展，优化课程教学体系，提升教学质量，我院智能体开发课程组召开了《智能体应用开发》课程专题教学研讨会。会议由赵毅所长主持，赵商、吕玲、朱长娥、王艺婷、陈彬、焦叶骏、火明刚等教师参会，会议围绕课程现有教学内容、理论实践融合模式、技术框架迭代、教学资源保障等核心问题展开深入研讨，结合行业技术趋势与本校教学实际形成多项优化意见。
本课程3学分，48学时，其中理论、实践学时各占24学时，面向软件工程专业学生开展智能体应用开发系统性教学。课程选用清华大学出版社《复合型AI Agent开发：从理论到实践》作为教材，全程以Python作为主力开发语言，整体采用“理论讲授+项目实践”双线并行的教学模式。课程以校园场景为核心载体，设计了校园助手、政策问答、宿舍报修等一系列连贯实践项目，循序渐进讲解AI Agent全栈开发知识，整体教学框架贴合应用型人才培养目标。
结合当前AI智能体行业发展现状、主流技术架构和一线教学痛点，经全体参会教师研讨，形成三项重点优化建议：
一是技术框架迭代。当前课程采用LangChain框架开展智能体开发教学，结合行业技术迭代趋势，建议全面替换为LangGraph框架。保留原有校园系列实践项目，将原LangChain相关教学内容、LCEL语法、记忆组件、Agent构建等知识点迁移至LangGraph框架下讲解；依托LangGraph的节点、边、状态管理等核心特性，重构多工具智能体、对话记忆、中间件等实践案例，让学生掌握工业级智能体的图结构开发思维，提升就业竞争力。
二是资源保障。本课程所有理论验证、Python实操、项目调试均依赖大模型API调用，而主流大模型均按照输入、输出Token计量收费。结合班级授课规模、实验频次，建议专项申请教学经费，统一采购、配备课程专属Token资源，保障教学正常开展。
三是内容微调。在框架替换与资源保障基础上，延续现有“感知－决策－工具－记忆”四大模块架构、校园场景实践体系和Python主力开发语言；同步优化Coze低代码教学模块，衔接LangGraph开发内容，实现“代码开发+低代码搭建”双向教学，丰富课程层次。
本次研讨会明确了《智能体应用开发》课程的优势与优化方向，课程现有知识体系完整、理论实践结合紧密，校园场景实践项目贴合教学规律，但需紧跟行业技术迭代完成框架升级。
后续课程组将结合本次研讨意见，组织任课教师完成LangGraph教学大纲、课件、实践案例的改版与备课。持续跟踪AI智能体行业新技术、新应用，动态更新课程案例与教学内容，全力打造贴合产业需求、实操性强的人工智能核心课程。