AI大模型应用Agent项目实战1 55节
AI大模型应用Agent项目实战1 55节是什么资源？
核心结论：这是一套AI大模型应用Agent项目实战教程，包含155节课，涵盖Agent论文解读、Agent架构解读、OPENAI-LLM模型优化等内容。通过这套教程，您可以学习到Agent项目的实战经验和技巧，提升您的AI开发能力。帮助您解决AI开发中的实际问题和难题。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 文件数量 | 367个 |
| 资源格式 | 高清视频课程 |
| 资源类型 | 教程课程 |
谁需要这份教程课程资源？
适合AI开发者、机器学习工程师、数据科学家等专业人士，以及对AI感兴趣的初学者。这份资源可以帮助他们掌握Agent项目的实战经验，解决实际开发中的问题和难题。
为什么选择这份教程课程资源？
- 全面介绍Agent项目实战经验和技巧
- 涵盖Agent论文解读、Agent架构解读、OPENAI-LLM模型优化等内容
- 包含详细的 Agent 架构解读和应用分析
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这份资源包含哪些具体内容？
本课程包含Agent论文解读、Agent架构解读、OPENAI-LLM模型优化等内容。涵盖Agent的趋势、流程、组件、多模态、多角色组成、多智能体等知识。同时，还包括了Agent思维导图和OPENAI-LLM模型优化总结等内容。提供了详细的 Agent 架构解读和应用分析，包括多模态、多角色组成、多智能体等内容。
├── Agent系列 │ ├── Agent论文解读与总结相关 │ │ ├── Agent架构解读与应用分析 │ │ │ └── 5-多模态.png │ │ ├── Agent架构解读与应用分析 │ │ │ ├── 1-Agent趋势.png │ │ │ ├── 2-Agent流程.png │ │ │ ├── 3-Ageng包括组件.png │ │ │ ├── 6-多角色组成.png │ │ │ ├── 7-Agent游戏.png │ │ │ ├── 8-多智能体.png │ │ │ ├── 9-多智能体2.png │ │ │ ├── Agent.png │ │ │ └── Agent思维导图.pdf │ │ ├── OPENAI-LLM模型优化总结 │ │ │ ├── 11.png │ │ │ ├── 12.png │ │ │ ├── 13.png │ │ │ ├── 14.webp │ │ │ ├── 15.png │ │ │ ├── 16.png │ │ │ ├── 2.png │ │ │ ├── 3.png │ │ │ ├── 4.png │ │ │ ├── 6.png │ │ │ ├── 7.png │ │ │ ├── 8.png │ │ │ └── 9.png │ │ └── 斯坦福AI小镇架构与项目解读 │ │ ├── 斯坦福AI小镇.pdf │ │ ├── 斯坦福AI小镇.png │ │ └── 斯坦福小镇论文.pdf │ ├── Agent论文解读与总结相关 │ │ └── Agent架构解读与应用分析 │ │ └── 4-Agent组成.png │ ├── Autogen与其他智能体框架 │ │ ├── Agent打造专属客服 │ │ │ └── Agent客服.rar │ │ ├── GPTS打造Agent实战 │ │ │ ├── API复制这个不要改.docx │ │ │ ├── GPTS例子.docx │ │ │ ├── 广告文案.docx │ │ │ ├── 文章翻译.docx │ │ │ ├── 短视频脚本.docx │ │ │ ├── 组会不用愁.txt │ │ │ └── 语聚AI指定(只改动作即可).docx │ │ ├── autogen与部署模块 │ │ │ ├── AutogenStudio部署 │ │ │ │ ├── index.html │ │ │ │ ├── style.css │ │ │ │ ├── write.json │ │ │ │ └── 代码地址.txt │ │ │ ├── Skill.py │ │ │ └── rag_skill.rar │ │ ├── langchain工具实例 │ │ │ └── 基本使用.rar │ │ └── metagpt │ │ ├── MetaGPT-main.zip │ │ ├── examples.rar │ │ └── metaGpt.pdf │ ├── COZE智能体系列(重要) │ │ ├── COZE资料收集与报告整理 │ │ │ ├── 循环.png │ │ │ └── 提示词.txt │ │ ├── COZE飞书书签自动化 │ │ │ ├── 分析内容.txt │ │ │ ├── 检索内容.txt │ │ │ ├── 筛选并输出.txt │ │ │ └── 获取标签.txt │ │ ├── 新增COZE打造发票助手 │ │ │ ├── 全部提示词资料.docx │ │ │ └── 餐饮1.png │ │ ├── 新增COZE资料收集与报告整理 │ │ │ └── 提示词.txt │ │ ├── 新增COZE邮箱助手 │ │ │ ├── 提示词.txt │ │ │ └── 邮箱代码.txt │ │ └── 新增Coze打造Agent(小红书) │ │ └── 小红书提示词 │ │ ├── 标题.txt │ │ ├── 生成文案.txt │ │ └── 画图.txt │ └── 大模型微调与知识库 │ ├── LLM下游任务训练自己模型实战 │ ├── LLM与LORA微调策略解读 │ │ └── 大模型.pdf │ ├── RAG检索架构分析与应用 │ │ ├── RAG.pdf │ │ └── RAG.png │ ├── 新增LLAMA3相关 │ │ ├── Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip │ │ └── llama3.rar │ ├── 新增RAGFLOW │ │ └── ragflow_api.py │ └── 补充 │ └── llama3 │ └── llama3.rar ├── 001.1-Agent要解决的问题分析（2024）.mp4 ├── 002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4 ├── 003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4 ├── 004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4 ├── 005.5-整体总结分析.mp4 ├── 006.6-GPTS分析一波.mp4 ├── 007.7-经典任务分析.mp4 ├── 008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4 ├── 009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4 ├── 010.1-数据查找配置.mp4 ├── 011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4 ├── 012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4 ├── 013.4-循环体注意事项更新.mp4 ├── 014.1-插件的基本配置方法.mp4 ├── 015.2-输入输出参数配置方法.mp4 ├── 016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4 ├── 017.1-发票助手插件接入.mp4 ├── 018.2-数据表创建方法.mp4 ├── 019.3-识别工作流配置与测试.mp4 ├── 020.4-调用模块工作流配置.mp4 ├── 021.1-构建自己的邮箱插件.mp4 ├── 022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4 ├── 023.3-知识库构建方法与应用.mp4 ├── 024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4 ├── 025.2-后端GPT项目部署启动.mp4 ├── 026.3-前端助手API与流程图配置.mp4 ├── 027.4-接入外部API的方法与流程.mp4 ├── 028.5-引入API方法解读.mp4 ├── 029.6-指令提示构建.mp4 ├── 030.0-Python环境说明.mp4 ├── 031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4 ├── 032.2-动作API配置方法.mp4 ├── 033.3-国内常用API配置方法.mp4 ├── 034.4-API接口在线测试.mp4 ├── 035.5-工作流配置.mp4 ├── 036.6-执行流程与结果.mp4 ├── 037.1-API生成方法.mp4 ├── 038.2-GroupChat模块.mp4 ├── 039.3-执行流程分析.mp4 ├── 040.4-外接本地支持库配置方法.mp4 ├── 041.5-加入RAG技能.mp4 ├── 042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4 ├── 043.7-调用本地模型方法与配置.mp4 ├── 044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4 ├── 045.9-本地化部署接入应用实例.mp4 ├── 046.11-Ollama环境配置与安装.mp4 ├── 047.12-autogen接入本地模型.mp4 ├── 048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4 ├── 049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4 ├── 050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4 ├── 051.4-知识库构建实例.mp4 ├── 052.5-封装成API调用.mp4 ├── 053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4 ├── 054.2-调用API的控制方式.mp4 ├── 055.3-API相关配置完成.mp4 ├── 056.4-完成指令与脚本并生成.mp4 ├── 057.1-论文概述分析.mp4 ├── 058.2-整体框架逻辑介绍.mp4 ├── 059.3-项目环境配置.mp4 ├── 060.4-基础解读-动作定义方式.mp4 ├── 061.5-基础解读-角色定义.mp4 ├── 062.6-单动作智能体实现方法.mp4 ├── 063.7-多动作配置方法.mp4 ├── 064.8-定时器任务环境配置.mp4 ├── 065.9-定时器任务流程解读分析.mp4 ├── 066.0-基本Agent的组成.mp4 ├── 067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 ├── 068.2-问题拆解与执行流程.mp4 ├── 069.3-检索得到重要的URL.mp4 ├── 070.4-子问题生成总结结果.mp4 ├── 071.5-总结与结果输出.mp4 ├── 072.1-RAG要完成的任务解读.mp4 ├── 073.2-RAG整体流程解读.mp4 ├── 074.3-召回优化策略分析.mp4 ├── 075.4-召回改进方案解读.mp4 ├── 076.5-评估工具RAGAS.mp4 ├── 077.6-外接本地数据库工具.mp4 ├── 078.1-整体故事解读.mp4 ├── 079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 ├── 080.3-论文基本框架分析.mp4 ├── 081.4-Agent的记忆信息.mp4 ├── 082.5-感知与反思模块构建流程.mp4 ├── 083.6-计划模块实现细节.mp4 ├── 084.7-整体流程框架图.mp4 ├── 085.8-感知模块解读.mp4 ├── 086.9-思考模块解读.mp4 ├── 087.10-项目环境配置方法解读.mp4 ├── 088.1-langchain框架解读.mp4 ├── 089.2-基本API调用方法.mp4 ├── 090.3-数据文档切分操作.mp4 ├── 091.4-样本索引与向量构建.mp4 ├── 092.5-数据切块方法.mp4 ├── 093.1-MOE概述分析.mp4 ├── 094.2-MOE模块实现方法解读.mp4 ├── 095.3-效果分析与总结.mp4 ├── 096.1-大模型如何做下游任务.mp4 ├── 097.2-LLM落地微调分析.mp4 ├── 098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4 ├── 099.4-LORA微调的核心思想.mp4 ├── 100.5-LORA模型实现细节.mp4 ├── 101.1-提示工程的作用.mp4 ├── 102.2-项目数据解读.mp4 ├── 103.3-源码调用DEBUG解读.mp4 ├── 104.4-训练流程演示.mp4 ├── 105.5-效果演示与总结分析.mp4 ├── 106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 ├── 107.2-RAG实践策略.mp4 ├── 108.3-微调要解决的问题.mp4 ├── 109.1-项目需求分析流程.mp4 ├── 110.2-数据与特征库准备.mp4 ├── 111.3-模型准备与项目分析.mp4 ├── 112.4-模型选择方法总结.mp4 ├── 113.5-项目经验总结与优化方法.mp4 ├── 114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4 ├── 115.2-数据处理与清洗分析.mp4 ├── 116.3-特征工程的作用与流程.mp4 ├── 117.4-机器学习算法分析.mp4 ├── 118.5-模板到哪去找.mp4 ├── 119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4 ├── 120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4 ├── 121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4 ├── 122.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4 ├── 123.5-工具总结分析.mp4 ├── 124.1-COZE开发者平台解读.mp4 ├── 125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4 ├── 126.2-环境相关配置解读.mp4 ├── 127.3-工具调用流程拆解.mp4 ├── 128.4-功能调用方法实例.mp4 ├── 129.5-RAG环境配置搭建.mp4 ├── 130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4 ├── 131.7-RAG基本流程分析.mp4 ├── 132.1-LORA微调方法.mp4 ├── 133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4 ├── 134.3-llama3模型微调实例.mp4 ├── 135.4-llama3微调后进行量化.mp4 ├── 136.5-llama.cpp量化实例.mp4 ├── 137.6-部署应用.mp4 ├── 138.配置.mp4 ├── 139.1-提示词与工作流配置.mp4 ├── 140.2-插件配置方法与输出.mp4 ├── 141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4 ├── 142.语聚AI插件制作更新(刷完第三章动手做的时候再看就行).mp4 ├── 143.1-扣子开发平台实例解读.mp4 ├── 144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4 ├── 145.2-技能测试与插件创建实例.mp4 ├── 146.3-配置好自己的DIY技能.mp4 ├── 147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4 ├── 148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4 ├── 149.COZE的UI界面变化.mp4 ├── 150.1-产品功能与需求分析.mp4 ├── 151.2-文案助手的工作流程设计.mp4 ├── 152.3-配置插件与测试效果.mp4 ├── 153.COZE的UI界面更新.mp4 ├── 154.COZE介绍与界面更新.mp4 └── 155.语聚AI插件制作更新.mp4 ├── Agent系列 │ ├── Agent论文解读与总结相关 │ │ ├── Agent架构解读与应用分析 │ │ │ └── 5-多模态.png │ │ ├── Agent架构解读与应用分析 │ │ │ ├── 1-Agent趋势.png │ │ │ ├── 2-Agent流程.png │ │ │ ├── 3-Ageng包括组件.png │ │ │ ├── 6-多角色组成.png │ │ │ ├── 7-Agent游戏.png │ │ │ ├── 8-多智能体.png │ │ │ ├── 9-多智能体2.png │ │ │ ├── Agent.png │ │ │ └── Agent思维导图.pdf │ │ ├── OPENAI-LLM模型优化总结 │ │ │ ├── 11.png │ │ │ ├── 12.png │ │ │ ├── 13.png │ │ │ ├── 14.webp │ │ │ ├── 15.png │ │ │ ├── 16.png │ │ │ ├── 2.png │ │ │ ├── 3.png │ │ │ ├── 4.png │ │ │ ├── 6.png │ │ │ ├── 7.png │ │ │ ├── 8.png │ │ │ └── 9.png │ │ └── 斯坦福AI小镇架构与项目解读 │ │ ├── 斯坦福AI小镇.pdf │ │ ├── 斯坦福AI小镇.png │ │ └── 斯坦福小镇论文.pdf │ ├── Agent论文解读与总结相关 │ │ └── Agent架构解读与应用分析 │ │ └── 4-Agent组成.png │ ├── Autogen与其他智能体框架 │ │ ├── Agent打造专属客服 │ │ │ └── Agent客服.rar │ │ ├── GPTS打造Agent实战 │ │ │ ├── API复制这个不要改.docx │ │ │ ├── GPTS例子.docx │ │ │ ├── 广告文案.docx │ │ │ ├── 文章翻译.docx │ │ │ ├── 短视频脚本.docx │ │ │ ├── 组会不用愁.txt │ │ │ └── 语聚AI指定(只改动作即可).docx │ │ ├── autogen与部署模块 │ │ │ ├── AutogenStudio部署 │ │ │ │ ├── index.html │ │ │ │ ├── style.css │ │ │ │ ├── write.json │ │ │ │ └── 代码地址.txt │ │ │ ├── Skill.py │ │ │ └── rag_skill.rar │ │ ├── langchain工具实例 │ │ │ └── 基本使用.rar │ │ └── metagpt │ │ ├── MetaGPT-main.zip │ │ ├── examples.rar │ │ └── metaGpt.pdf │ ├── COZE智能体系列(重要) │ │ ├── COZE资料收集与报告整理 │ │ │ ├── 循环.png │ │ │ └── 提示词.txt │ │ ├── COZE飞书书签自动化 │ │ │ ├── 分析内容.txt │ │ │ ├── 检索内容.txt │ │ │ ├── 筛选并输出.txt │ │ │ └── 获取标签.txt │ │ ├── 新增COZE打造发票助手 │ │ │ ├── 全部提示词资料.docx │ │ │ └── 餐饮1.png │ │ ├── 新增COZE资料收集与报告整理 │ │ │ └── 提示词.txt │ │ ├── 新增COZE邮箱助手 │ │ │ ├── 提示词.txt │ │ │ └── 邮箱代码.txt │ │ └── 新增Coze打造Agent(小红书) │ │ └── 小红书提示词 │ │ ├── 标题.txt │ │ ├── 生成文案.txt │ │ └── 画图.txt │ └── 大模型微调与知识库 │ ├── LLM下游任务训练自己模型实战 │ ├── LLM与LORA微调策略解读 │ │ └── 大模型.pdf │ ├── RAG检索架构分析与应用 │ │ ├── RAG.pdf │ │ └── RAG.png │ ├── 新增LLAMA3相关 │ │ ├── Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip │ │ └── llama3.rar │ ├── 新增RAGFLOW │ │ └── ragflow_api.py │ └── 补充 │ └── llama3 │ └── llama3.rar ├── 001.1-Agent要解决的问题分析（2024）.mp4 ├── 002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4 ├── 003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4 ├── 004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4 ├── 005.5-整体总结分析.mp4 ├── 006.6-GPTS分析一波.mp4 ├── 007.7-经典任务分析.mp4 ├── 008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4 ├── 009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4 ├── 010.1-数据查找配置.mp4 ├── 011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4 ├── 012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4 ├── 013.4-循环体注意事项更新.mp4 ├── 014.1-插件的基本配置方法.mp4 ├── 015.2-输入输出参数配置方法.mp4 ├── 016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4 ├── 017.1-发票助手插件接入.mp4 ├──
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关于AI大模型应用Agent项目实战1 55节的常见问题
课程内容包括哪些?
涵盖Agent论文解读、Agent架构解读、OPENAI-LLM模型优化等内容
课程是否适合初学者?
是的，课程提供了详细的 Agent 架构解读和应用分析，适合初学者学习
课程文件格式是什么?
课程文件格式为视频和PDF
