|
906| 22
|
AI Agent從0到1定制開發(fā) 全棧/全流程/企業(yè)級落地實戰(zhàn) |
|
AI Agent從0到1定制開發(fā) 全棧/全流程/企業(yè)級落地實戰(zhàn) 課程介紹 AI Agent 開發(fā)已是AI時代的關鍵技能，市場需求旺盛，人才緊缺。越早掌握，未來收益越大！本課從基礎出發(fā)，手把手帶你逐步深入，覆蓋從需求分析到設計、開發(fā)、部署優(yōu)化及評估的全流程。你將掌握全棧技能（LangChain、CrewAI、Deepseek、RAG、單/多Agent及工作流等）。積累10+多場景實戰(zhàn)經驗；具備智能化解決方案設計能力；全方位提升企業(yè)定制化、智能化開發(fā)綜合實戰(zhàn)能力，助力成為AI時代市場緊缺、槍手人才。 第1章 課程學習安排——助你順利學習以及避坑（試看） 2節(jié) | 12分鐘 1-1 視頻：深入了解課程，少走彎路，必看�。。� (11:55) 1-2 圖文：如何提問&進入課程群&使用 IDE學習環(huán)境 第2章 AI智能體：AI3.0時代最大的轉型紅利 6節(jié) | 56分鐘 2-1 視頻：本章介紹 (01:39) 2-2 視頻：智能革命爆發(fā)：從夢想到現實 (17:50) 2-3 視頻：智能體揭秘：為什么它是未來的核心？智能體到底是什么？ (10:11) 2-4 視頻：風口以至-機遇與挑戰(zhàn)：AI 淘汰的是不會使用AI的人 (19:43) 2-5 視頻：新手必知：掃清學習障礙 (05:54)（試看） 2-6 視頻：本章小結 (00:32) 第3章 大模型：智能體的超級大腦 7節(jié) | 67分鐘 3-1 視頻：本章介紹 (02:11) 3-2 視頻：帶你快速了解LLM（大語言模型）的前世今生 (12:19) 3-3 視頻：全景掃描：國內外主流大語言模型（LLM） (10:25) 3-4 視頻：開源VS閉源：你該如何選擇 (10:23) 3-5 視頻：大模型的短板與解決方案 (15:43) 3-6 視頻：練一練：搞定你的大模型源（閉源與開源） (13:58) 3-7 視頻：本章小結 (01:04) 第4章 AI應用開發(fā)應知必會的那些事 6節(jié) | 69分鐘 4-1 視頻：本章介紹 (03:18) 4-2 視頻：如何正確使用AI編程？ (24:24) 4-3 視頻：什么是提示詞工程？AI對話的魔法咒語+常見思維流模式 (15:11) 4-4 視頻：如何正確的獲取AI行業(yè)信息？ (10:06) 4-5 視頻：小浪助手兩大項目演示：單智能體和多智能體 (13:42)（試看） 4-6 視頻：本章總結 (01:57) 第5章 DeepSeek：國產之光 10節(jié) | 125分鐘 5-1 視頻：本章介紹 (05:55) 5-2 視頻：DeepSeek為什么火了？ (14:43) 5-3 視頻：推理大模型做對了什么？DeepSeek V3 與DeepSeek R1本質區(qū)別 (17:03) 5-4 視頻：DeepSeek 提示詞模板與注意 (08:42) 5-5 視頻：新手必知的10個DeepSeek魔法指令 (03:05) 5-6 視頻：DeepSeek的模型與部署需求分析，以及資源獲取方式 (24:12) 5-7 視頻：DS本地部署：本地私有化AI對話助手實現 (19:14) 5-8 視頻：DS云端部署：按需付費更加靈活 (16:13) 5-9 視頻：DS云端API：個人用戶最佳選擇 (13:35) 5-10 視頻：本章小結 (01:43) 第6章 初識langchain：LLM大模型與AI應用的“粘合劑” 8節(jié) | 70分鐘 6-1 視頻：本章介紹 (02:35) 6-2 視頻：langchain是什么以及發(fā)展過程 (05:52) 6-3 視頻：langchain能做什么和能力一覽 (11:57) 6-4 視頻：langchain的優(yōu)勢與劣勢分析 (07:30) 6-5 視頻：langchain使用環(huán)境的搭建 (15:30) 6-6 視頻：AI智能開發(fā)學習平臺（實戰(zhàn)+免費key+測試+AI資訊） (09:16) 6-7 視頻：先跑起來：第一個實例，了解langchain的基本模塊 (15:24) 6-8 視頻：本章總結 (01:56) 第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差異 8節(jié) | 101分鐘 7-1 視頻：本章介紹 (02:59) 7-2 視頻：LangChain核心組件：LLMs與ChatModels (13:26) 7-3 視頻：LangChain使用標準事件驅動大模型 (33:16) 7-4 視頻：tokens與上下文交互窗口 (15:21) 7-5 視頻：模型異常處理與緩存機制 (07:06) 7-6 視頻：如何配合本地大模型？模型Token usage的花費？ (13:38) 7-7 視頻：大模型的Tool Call工具調用能力：先進大模型的標配 (13:04) 7-8 視頻：練一練：使用某個大模型來驅動事件 (02:04) 第8章 PromptTemple: 提示詞工程在LangChain中的實踐 16節(jié) | 100分鐘 8-1 視頻：本章介紹 (01:40) 8-2 視頻：提示詞：大模型工作的核心部件 (05:49) 8-3 視頻：prompts模板：大模型推理的關鍵 (04:25) 8-4 視頻：五種prompts模板實戰(zhàn)：字符串模板應用 (04:27) 8-5 視頻：五種prompts模板實戰(zhàn)：對話模板應用 (04:25) 8-6 視頻：五種prompts模板實戰(zhàn)：消息占位符應用 (03:42) 8-7 視頻：五種prompts模板實戰(zhàn)：使用Message組合模板 (03:32) 8-8 視頻：五種prompts模板實戰(zhàn)：自定義模板應用 (10:14) 8-9 視頻：Few Shot：提供推理質量的常見方式 (12:45) 8-10 視頻：示例選擇器- 根據長度動態(tài)選擇提示詞示例 (12:53) 8-11 視頻：示例選擇器-根據語義相似度選擇提示詞示例 (05:50) 8-12 視頻：示例選擇器- MMR與最大余弦相似度選擇示例 (06:25) 8-13 視頻：使用Partial實戰(zhàn)部分格式化效果 (05:56) 8-14 視頻：langchain hub加載提示詞管理 (12:46) 8-15 視頻：練一練：使用langchain hub加載提示詞模板 (01:36) 8-16 視頻：本章總結 (03:02) 第9章 規(guī)范化輸出：OutputParsers的關鍵技術 7節(jié) | 78分鐘 9-1 視頻：本章介紹 (07:23) 9-2 視頻：常見的輸出解析器OutputParsers 一覽 (12:56) 9-3 視頻：文本、JSON、XML、結構化輸出解析器應用（1） (17:39) 9-4 視頻：文本、JSON、XML、結構化輸出解析器應用（2） (17:06) 9-5 視頻：LLM應用容錯機制 (09:22) 9-6 視頻：如何自定義解析器？ (10:17) 9-7 視頻：本章總結 (02:38) 第10章 LCEL：組件化開發(fā)的新范式 15節(jié) | 122分鐘 10-1 視頻：本章介紹 (03:13) 10-2 視頻：Runnable接口到底是什么？ (07:53) 10-3 視頻：LCEL是什么與使用場景 (13:00) 10-4 視頻：鏈的基本應用：使用管道操作符快速生成一條鏈 (05:57) 10-5 視頻：鏈的基本應用：鏈的流式調用 (14:28) 10-6 視頻：鏈的基本應用：并行運行多條鏈 (07:57) 10-7 視頻：從老版本的chain遷移到LCEL (05:49) 10-8 視頻：鏈的高級應用：在鏈中使用函數 (13:45) 10-9 視頻：鏈的高級應用：在鏈中自定義支持流輸出的函數 (06:23) 10-10 視頻：鏈的高級應用：使用RunnablePassthrough來傳遞值 (02:18) 10-11 視頻：鏈的高級應用：如何在運行時動態(tài)添加鏈的配置 (06:21) 10-12 視頻：鏈的高級應用：為鏈增加記憶能力（短時記憶InMemoryHistory） (15:44) 10-13 視頻：鏈的高級應用：使用Redis構建長期記憶 (07:39) 10-14 視頻：鏈的高級應用：使用LCEL來自定義路由鏈 (09:43) 10-15 視頻：本章總結 (01:31) 第11章 RAG：知識增強型AI系統(tǒng) 22節(jié) | 191分鐘 11-1 視頻：本章介紹 (04:30) 11-2 視頻：RAG：檢索增強生成是什么？RAG原理？ (23:07) 11-3 視頻：知識（數據）預處理：讓文檔變得AI友好 (06:41) 11-4 視頻：常見的Loader 加載器：PDF+多模態(tài)圖文PDF (07:39) 11-5 視頻：常見的Loader 加載器：解析網頁+CVS+ Excel (11:02) 11-6 視頻：文檔切分：為什么以及如何切 (03:29) 11-7 視頻：文檔切分：如何基于長度+文本+文檔+語義進行切片 (06:38) 11-8 視頻：向量藝術：嵌入模型 (02:54) 11-9 視頻：向量藝術：langChain的嵌入實現 (14:24) 11-10 視頻：向量藝術：向量數據庫基礎 (08:53) 11-11 視頻：向量藝術：Langchain 的向量庫實現 (07:53) 11-12 視頻：向量庫實現：向量庫的數據增加+刪除+相似性搜索+ MMR+混合搜索 (13:43) 11-13 視頻：向量藝術：檢索器概念 (02:53) 11-14 視頻：檢索器在langChain中的實現（基本的檢索器+語法搜索構建：BM25） (08:16) 11-15 視頻：查詢重寫：如何處理非結構化數據？ (06:55) 11-16 視頻：查詢重構：如何處理結構化數據？ (12:39) 11-17 視頻：檢索策略大比拼：找到合適你的方案 (02:51) 11-18 視頻：檢索調優(yōu)：讓RAG系統(tǒng)更快更準 (07:52) 11-19 視頻：檢索器：調優(yōu)—上下文壓縮+排序+相似性分數 (14:53) 11-20 視頻：未來可期：RAG技術的進化之路 (09:11) 11-21 視頻：動一動：ChatDoc — 又一個簡單的文檔檢索小助手 (12:05) 11-22 視頻：本章總結 (01:37) 第12章 Agents實戰(zhàn)：單Agent實現自定義BOT 17節(jié) | 232分鐘 12-1 視頻：本章介紹 (03:05) 12-2 視頻：小浪助手（單智能體）案例拆解 (06:16) 12-3 視頻：什么是單Agent？ (07:25) 12-4 視頻：使用LangChain 創(chuàng)建第一個Agent (07:57) 12-5 視頻：小浪助手實戰(zhàn)：開發(fā)環(huán)境搭建說明與實戰(zhàn)流程 (07:17) 12-6 視頻：項目相關資源獲�。ōh(huán)境和IDE&API KEY&AI編程&釘釘API） (20:27) 12-7 視頻：項目架構演示 (08:14) 12-8 視頻：項目架構搭建 (21:36) 12-9 視頻：提示詞模塊設計 (15:07) 12-10 視頻：感情偵測實現 (14:12) 12-11 視頻：工具的設計 (10:55) 12-12 視頻：工具的設計實現 (11:31) 12-13 視頻：知識庫設計余實現 (18:06) 12-14 視頻：釘釘工具設計與實現 (25:20) 12-15 視頻：記憶系統(tǒng)設計實現 (11:48) 12-16 視頻：項目可觀測性實現 (13:11) 12-17 視頻：容器化部署 (28:55) 第13章 Agents深入：多Agents工作流的實現 22節(jié) | 242分鐘 13-1 視頻：本章介紹 (06:54) 13-2 視頻：為什么選擇多智能體架構？ (10:39) 13-3 視頻：常見的多智能體架構 (05:18) 13-4 視頻：LangGraph講解 (04:40) 13-5 視頻：LangGraph 核心組件：節(jié)點與可控制性 (04:18) 13-6 視頻：【實現】節(jié)點與可控制性-第一個LangGraph (14:44) 13-7 視頻：【實現】節(jié)點與可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&條件分支與循環(huán) (19:19) 13-8 視頻：【實現】節(jié)點與可控制性-精細控制：圖的運行時配置&map-reduce (13:30) 13-9 視頻：LangGraph 核心組件：持久化與記憶 (06:52) 13-10 視頻：【實現】持久化與記憶-基本運用：相乘隔離的持久層&跨線程持久化調用 (12:40) 13-11 視頻：【實現】持久化與記憶-記憶：短期記憶的實現&長期以及實現&使用總結技術優(yōu)化記憶 (21:55) 13-12 視頻：LangGraph 核心組件：人機交互 (04:48) 13-13 視頻：【實現】LangGraph人機交互-基本運用：等待用戶數據 (09:10) 13-14 視頻：【實現】LangGraph人機交互-基本運用：審查工具調用 (08:39) 13-15 視頻：【實現】LangGraph人機交互-基本使用：編輯圖的狀態(tài) (02:58) 13-16 視頻：LangGraph 核心組件：時光旅行 (10:26) 13-17 視頻：LangGraph 核心組件：流式輸出 (07:19) 13-18 視頻：LangGraph 核心組件：工具調用 (11:11) 13-19 視頻：小實戰(zhàn)：基于LangGraph 構建代碼助手 (18:19) 13-20 視頻：小實戰(zhàn)：基于LangGraph 的提示詞生成小助手 (10:08) 13-21 視頻：大實戰(zhàn)：小浪助手（多智能體版） (35:26) 13-22 視頻：本章小結 (02:38) 第14章 Agents深入：部署優(yōu)化與云平臺使用 11節(jié) | 85分鐘 14-1 視頻：本章介紹 (02:46) 14-2 視頻：智能體常見的優(yōu)化方式：計劃和執(zhí)行智能體架構優(yōu)化方式 (20:55) 14-3 視頻：智能體常見的優(yōu)化方式：基本反思智能體架構優(yōu)化方式 (10:32) 14-4 視頻：智能體效果評估：模擬用戶來評估智能體 (08:41) 14-5 視頻：智能體效果評估：使用LangSmith評估智能體 (12:33) 14-6 視頻：LangGraph云平臺 (04:37) 14-7 視頻：如何使用LangGraph 服務器進行本地開發(fā) (07:59) 14-8 視頻：如何使用模板快速啟動項目 (04:10) 14-9 視頻：LangGraph Studio UI (07:48) 14-10 視頻：如何在LangGraph cloud 上部署 (03:14) 14-11 視頻：本章小結 (01:34) 第15章 CrewAI: 又一款主流的Agents開發(fā)框架 11節(jié) | 82分鐘 15-1 視頻：本章介紹 (05:12) 15-2 視頻：什么是CrewAI (08:13) 15-3 視頻：CrewAI安裝與第一個示例 (07:56) 15-4 視頻：CrewAI 核心組件講解 (04:29) 15-5 視頻：CrewAI 核心組件：Agents (08:04) 15-6 視頻：CrewAI 核心組件：Task (05:58) 15-7 視頻：CrewAI 核心組件：Crew & flow (05:24) 15-8 視頻：CrewAI 核心組件：知識庫 & 記憶 (10:22) 15-9 視頻：基于CrewAI 的游戲開發(fā)助手 (11:07) 15-10 視頻：基于CrewAI 的營銷策略大師 (13:21) 15-11 視頻：本章小結 (01:19) 第16章 課程總結 2節(jié) | 31分鐘 16-1 視頻：課程回顧 (18:12) 16-2 視頻：課程總結與展望 (12:17)
購買主題
已有 1 人購買
本主題需向作者支付 20 資源幣 才能瀏覽
| |
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
小黑屋|資源共享吧 ( 瓊ICP備2023000410號-1 )
GMT+8, 2025-8-2 12:46 , Processed in 0.070437 second(s), 18 queries , MemCached On.
發(fā)表于 2025-5-31 01:51:03
收藏
發(fā)表于 2025-5-31 06:12:04