资源介绍
视频数量：14个
总时长：1小时47分
课程介绍：
Vercel Eve智能体实战：从零搭建可部署的AI代理
想象这样一个场景：你经营着一家房产中介，每天早上醒来，手机里堆满了客户咨询、房源更新、看房安排的消息，团队里的每位经纪人都各自为战，信息散落在各个聊天窗口和表格里。如果有一个AI助手能替你值守，汇总当天所有看房安排，自动生成房源描述，甚至直接通过Slack和团队对话获取数据——你的工作会轻松多少？
这门课要做的，就是帮你把这样一个助手真正搭建出来，而且是从零开始。
一、课程核心目标
整个课程围绕一个具体的项目展开：用Vercel Eve构建一个面向房地产行业的智能体。这个智能体不是普通的聊天机器人，而是能连接数据库、对接外部消息平台、按计划自动执行任务的完整AI代理系统。项目最终会把Eve接入Slack，让你在聊天窗口里直接向它问房源信息、录入新客户、安排看房行程，所有数据都存放在Neon托管的Postgres数据库里。
课程总时长不到两小时，节奏紧凑，每节课都直接上手操作，没有冗长的理论铺垫。
二、环境与项目搭建
动手写代码之前，先得把"地基"打牢。课程会带你配置本地开发环境，安装Node.js和相关工具链，然后初始化Vercel Eve智能体项目，包括项目结构、依赖包、配置文件这些容易让人卡住的环节。数据库方面，会一步步演示如何在Neon上创建一个Postgres实例，并搭建好对应的数据库结构（schema），这是后续所有数据交互的根基。
这部分看似琐碎，但实战中很多人就是栽在环境配置和数据库连接上——环境跑不起来，后面写得再精彩也是空中楼阁。课程把这些"拦路虎"集中处理掉了。
三、构建智能体的核心功能
这是课程的真正重头戏，重点讲Eve的两大核心概念：工具（Tools）和技能（Skills）。工具是智能体可以调用的具体动作，比如"向数据库插入一条房产记录""查询某客户的看房历史"。技能则是更高一层的封装，把多个工具组合起来完成复杂的业务任务。
课程会一个一个构建这些工具：先实现房产数据的读取，再实现客户信息的写入，然后是看房记录的关联——每条记录都关联着对应的客户、房产和经纪人。之后把这些工具组装成技能，让智能体能听懂你的自然语言指令，自动挑选正确的工具去执行。
Slack接入是这部分的关键一环。你会学到把Eve智能体挂到Slack工作区里，让它直接通过聊天消息接收指令、返回结果。比如你在Slack里发一句"今天有几个看房"，智能体会自动查询数据库，把整理好的结果回复给你。
四、进阶功能与自动化
掌握了基础功能之后，进入进阶部分。
首先是定时任务。你可以为智能体安排每天自动运行的计划：早上九点，自动给团队里的每位经纪人发一条Slack私信，汇总当天他们的客户看房安排和关联房源。这把原本需要人工整理的早报变成了系统自动产出的内容。
然后是MCP（Model Context Protocol）的实战应用。MCP是当下AI智能体领域很热门的技术协议，它让不同的工具和数据源能以统一方式被智能体调用。课程演示如何通过MCP实现房源描述的自动生成：录入一条新房源时，智能体会基于面积、户型、位置等特征自动生成一段营销文案，省去经纪人手动撰写的麻烦。
五、学完之后你拿到什么
完成所有内容后，你手里会有的不只是一个照着敲出来的demo，而是一套能真正跑起来的系统：一个完整部署的Vercel Eve智能体，能在你的Slack工作区里即时响应指令；一套针对房地产行业的业务模型，包含客户、房产、看房记录等核心数据表；对工具、技能、定时任务、MCP这几个核心概念的实操理解；以及把类似模式迁移到其他场景的能力——课程虽然用房地产做例子，但学到的方法论同样适用于电商客服、企业内部知识库、运维告警处理等各种需要AI代理出场的场景。
如果你是开发者，想亲手摸到一个真正能用的AI代理系统是怎么搭建起来的，这门课提供了一个很直接的路子。