模块01 · 大模型应用开发基础 · 大模型应用开发实战

很多人一上来就学 Agent 框架，结果框架一升级就跟不上。这一模块把大模型应用开发的「不变量」讲透：消息协议、结构化输出、Function Calling、流式与多模态——无论后面学 DeepAgents 还是 DeepSeek Harness，这些底层能力全部复用。

OpenAI API Anthropic API DeepSeek 国产模型全景 Prompt Engineering Context Engineering Structured Output Function Calling SSE 流式多模态调用 Embedding Token 成本核算

主流模型 API 横向实测

OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 国产模型同题横评，基于 OpenAI 兼容协议封装统一调用层，一套代码自由切换模型

结构化输出与工具调用

JSON Schema + Pydantic 约束解码，让模型输出永远可解析；Function Calling 从单轮到多轮工具链的完整实现

从 Prompt 到 Context Engineering

系统提示词分层设计、few-shot 构造、上下文窗口预算管理——这是后续所有 Agent 框架的底层逻辑

LLM API 调用工程化：鉴权、重试、限流、超时与异常处理

消息协议与多轮对话状态管理（messages / responses 两种范式）

流式响应（SSE）原理与前后端联调实战

结构化输出：JSON Schema / 约束解码 / 数据校验

Function Calling 与工具编排入门（为 Agent 模块铺路）

多模态调用：图像理解、语音转写、文档解析

Embedding 与语义检索入门（为 RAG 模块铺路）

Token 计费模型与成本核算、模型选型方法论