手把手带你造一个真能算社保的 AI Agent

从概念到生产 · 30 节体系课 · 配套真实可部署项目

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课程定位

2025 年延迟退休政策落地，几亿人都在问同一个问题——我到底什么时候能退休？

但你去问任何一个大模型（LLM），它大概率会“一本正经地胡说八道”：退休年龄取决于性别、出生年月、岗位类型，叠加延迟退休渐进调整表，养老最低缴费年限还在从 15 年逐步提到 20 年……每个变量都可能让 LLM 翻车。

这门课要做的事情很简单：教你造一个不会算错数的 AI Agent。

不是玩具 demo，不是 “Hello World” 级别的教学项目，而是一个真正跑在生产环境、服务真实用户的社保规划助手——SSP（Shanghai Social Security Planner）。

核心思路：用户跟 AI 聊天 → AI 调工具去算 → 规则引擎出结果 → AI 翻译成人话。四步闭环，数字零幻觉。

你会学到什么

• Agent 工程闭环：Prompt、Tool、Memory、Eval、Observability 一条线讲透。
• 真实业务建模：把延迟退休、缴费年限、社保规则拆成可维护的规则引擎。
• 可部署项目实践：每节配套真实代码，能 checkout、能运行、能继续改造。
• 面试与生产视角：每节都有思考题、面试题与延伸阅读，不只会写 demo。

配套实战项目

源码链接：jiji262/ssp-web

每节末尾对应一个 git tag（chapter-NN），你可以 git checkout chapter-04 看到当节学完的完整代码状态。每段代码都引用 ssp-web 的真实文件，能跑能改。

技术栈一览

课程结构概览

开篇词 → 序章
├── 入门篇 · 搞清楚 Agent 是什么（4 节）
├── 基建篇 · 把项目跑起来（4 节）
├── 核心篇 · 给 Agent 装大脑和手脚（7 节）
├── 工程篇 · 从能跑到能用（6 节）
├── 进阶篇 · 区分 demo 和生产（5 节）
└── 演进篇 · 走向生产（2 节）
结束语
+ 加餐 3 篇（管理后台 / 生产事故复盘 / 模型迁移）
+ FAQ

每节遵循统一的体系课结构：真实场景开场 → 知识铺垫 → 核心讲解 → 举一反三 → 小结 → 思考题 → 面试题 → 延伸阅读。主线节内嵌可检索的面试题与参考解答，适合一边学一边为 AI Agent 岗位面试备战。

项目源码结构

ssp-web/
├── src/lib/ai/          # Agent 核心逻辑（Prompt / Tool / Agent 装配）
├── src/lib/engine/      # 规则引擎（决策表 + JSONLogic）
├── src/lib/db/          # 数据持久化（Drizzle + Neon Postgres）
├── src/components/chat/ # 前端对话界面（useChat + assistant-ui）
├── src/lib/security/    # 安全护栏（匿名会话 + 限流）
├── src/lib/auth.ts      # 认证（NextAuth v5）
├── src/app/api/chat/    # API 路由入口（SSE 对话流）
├── src/app/admin/       # 管理后台（规则 / 参数 / 发布流水线）
└── dsl/ssp_dsl_v1/      # 规则 DSL（24 条政策规则）

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