课程大纲
更新- 2024Ai必会Agent(应用解读+项目实战)______________文件夹
001.1-Agent要解决的问题分析_ev.mp4______________19.74MB
002.2-Agent需要具备的基本能力_ev.mp4______________18.95MB
003.3-与大模型的关系与多角色交互_ev.mp4______________19.52MB
004.4-框架的作用和能解决的问题_ev.mp4______________23.16MB
005.5-整体总结分析_ev.mp4______________11.34MB
006.6-GPTS分析一波_ev.mp4______________28.15MB
007.7-经典任务分析_ev.mp4______________21.57MB
008.1-COZE的基本使用解读与说明_ev.mp4______________26.94MB
009.2-工作流中大模型的使用方法_ev.mp4______________31.77MB
010.1-数据查找配置_ev.mp4______________33.04MB
011.2-读取新闻内容并整理报告_ev.mp4______________30.69MB
012.3-循环的配置与中间变量的作用_ev.mp4______________61.82MB
013.4-循环体注意事项更新_ev.mp4______________3.17MB
014.1-插件的基本配置方法_ev.mp4______________32.67MB
015.2-输入输出参数配置方法_ev.mp4______________23.4MB
016.3-再工作流中配置自己的插件并使用_ev.mp4______________42.14MB
017.1-发票助手插件接入_ev.mp4______________27.29MB
018.2-数据表创建方法_ev.mp4______________31.18MB
019.3-识别工作流配置与测试_ev.mp4______________28.03MB
020.4-调用模块工作流配置_ev.mp4______________39.99MB
021.1-构建自己的邮箱插件_ev.mp4______________28.14MB
022.2-插件应用与大模型流程配置_ev.mp4______________33.44MB
023.3-知识库构建方法与应用_ev.mp4______________35.88MB
024.1-DEMO演示与整体架构分析_ev.mp4______________55.04MB
025.2-后端GPT项目部署启动_ev.mp4______________46.85MB
026.3-前端助手API与流程图配置_ev.mp4______________51.98MB
027.4-接入外部API的方法与流程_ev.mp4______________37.01MB
028.5-引入API方法解读_ev.mp4______________42.14MB
029.6-指令提示构建_ev.mp4______________22.62MB
030.0-Python环境说明_ev.mp4______________31.87MB
031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4______________27.67MB
032.2-动作API配置方法.mp4______________26.93MB
033.3-国内常用API配置方法.mp4______________22.44MB
034.4-API接口在线测试.mp4______________20.85MB
035.5-工作流配置.mp4______________27.47MB
036.6-执行流程与结果.mp4______________29.08MB
037.1-API生成方法.mp4______________25.91MB
038.2-GroupChat模块.mp4______________25.45MB
039.3-执行流程分析.mp4______________27.87MB
040.4-外接本地支持库配置方法.mp4______________46.46MB
041.5-加入RAG技能.mp4______________25.9MB
042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4______________21.83MB
043.7-调用本地模型方法与配置.mp4______________23.43MB
044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4______________23.77MB
045.9-本地化部署接入应用实例.mp4______________35.76MB
046.11-Ollama环境配置与安装.mp4______________23.27MB
047.12-autogen接入本地模型.mp4______________32.91MB
048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4______________23.74MB
049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4______________39.83MB
050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4______________33.29MB
051.4-知识库构建实例.mp4______________60.47MB
052.5-封装成API调用.mp4______________44.48MB
053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4______________47.64MB
054.2-调用API的控制方式.mp4______________20.77MB
055.3-API相关配置完成.mp4______________28.95MB
056.4-完成指令与脚本并生成.mp4______________48.98MB
057.1-论文概述分析.mp4______________37.82MB
058.2-整体框架逻辑介绍.mp4______________52.08MB
059.3-项目环境配置.mp4______________60.25MB
060.4-基础解读-动作定义方式.mp4______________15.66MB
061.5-基础解读-角色定义.mp4______________13.29MB
062.6-单动作智能体实现方法.mp4______________20.07MB
063.7-多动作配置方法_ev.mp4______________16.81MB
064.8-定时器任务环境配置_ev.mp4______________38.93MB
065.9-定时器任务流程解读分析_ev.mp4______________43.35MB
066.0-基本Agent的组成_ev.mp4______________39.63MB
067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义_ev.mp4______________39.79MB
068.2-问题拆解与执行流程_ev.mp4______________56.03MB
069.3-检索得到重要的URL_ev.mp4______________28.41MB
070.4-子问题生成总结结果_ev.mp4______________44.34MB
071.5-总结与结果输出_ev.mp4______________23.72MB
072.1-RAG要完成的任务解读_ev.mp4______________12.6MB
073.2-RAG整体流程解读.mp4______________17.93MB
074.3-召回优化策略分析.mp4______________17.48MB
075.4-召回改进方案解读.mp4______________23.01MB
076.5-评估工具RAGAS.mp4______________34.52MB
077.6-外接本地数据库工具.mp4______________19.43MB
078.1-整体故事解读.mp4______________35.41MB
079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4______________48.7MB
080.3-论文基本框架分析.mp4______________81.2MB
081.4-Agent的记忆信息.mp4______________61.68MB
082.5-感知与反思模块构建流程.mp4______________21.28MB
083.6-计划模块实现细节.mp4______________29.88MB
084.7-整体流程框架图.mp4______________19.67MB
085.8-感知模块解读.mp4______________37.98MB
086.9-思考模块解读.mp4______________40.28MB
087.10-项目环境配置方法解读.mp4______________39.64MB
088.1-langchain框架解读.mp4______________20.08MB
089.2-基本API调用方法.mp4______________40MB
090.3-数据文档切分操作_ev.mp4______________33.25MB
091.4-样本索引与向量构建_ev.mp4______________41.49MB
092.5-数据切块方法_ev.mp4______________41.61MB
093.1-MOE概述分析_ev.mp4______________15.91MB
094.2-MOE模块实现方法解读_ev.mp4______________22.52MB
095.3-效果分析与总结_ev.mp4______________37.01MB
096.1-大模型如何做下游任务_ev.mp4______________24.31MB
097.2-LLM落地微调分析_ev.mp4______________27.39MB
098.3-LLAMA与LORA介绍_ev.mp4______________22.85MB
099.4-LORA微调的核心思想_ev.mp4______________17.24MB
100.5-LORA模型实现细节_ev.mp4______________31.13MB
101.1-提示工程的作用_ev.mp4______________31.62MB
102.2-项目数据解读_ev.mp4______________37.66MB
103.3-源码调用DEBUG解读_ev.mp4______________32.32MB
104.4-训练流程演示_ev.mp4______________40.65MB
105.5-效果演示与总结分析_ev.mp4______________25.32MB
106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题_ev.mp4______________16.82MB
107.2-RAG实践策略_ev.mp4______________14.46MB
108.3-微调要解决的问题_ev.mp4______________12.4MB
109.1-项目需求分析流程_ev.mp4______________24.96MB
110.2-数据与特征库准备_ev.mp4______________21.21MB
111.3-模型准备与项目分析_ev.mp4______________44.81MB
112.4-模型选择方法总结_ev.mp4______________29.05MB
113.5-项目经验总结与优化方法_ev.mp4______________23.18MB
114.1-数据挖掘要解决的问题_ev.mp4______________24.46MB
115.2-数据处理与清洗分析_ev.mp4______________27.13MB
116.3-特征工程的作用与流程_ev.mp4______________40.92MB
117.4-机器学习算法分析_ev.mp4______________32.9MB
118.5-模板到哪去找_ev.mp4______________62.54MB
119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析_ev.mp4______________36.81MB
120.2-知识图谱项目实际应用分析_ev.mp4______________31.36MB
121.3-知识图谱实战应用项目解读_ev.mp4______________85.23MB
122.4-大模型要解决的问题和应用分析_ev.mp4______________37.63MB
123.5-工具总结分析_ev.mp4______________54.72MB
124.1-COZE开发者平台解读_ev.mp4______________16.2MB
125.1-llama3模型下载与配置安装_ev.mp4______________35.97MB
126.2-环境相关配置解读_ev.mp4______________41.12MB
127.3-工具调用流程拆解_ev.mp4______________59.94MB
128.4-功能调用方法实例_ev.mp4______________88.17MB
129.5-RAG环境配置搭建_ev.mp4______________43.73MB
130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法_ev.mp4______________43.38MB
131.7-RAG基本流程分析_ev.mp4______________54.51MB
132.1-LORA微调方法_ev.mp4______________19.5MB
133.2-指令微调所需数据与模型下载_ev.mp4______________45.74MB
134.3-llama3模型微调实例_ev.mp4______________55.03MB
135.4-llama3微调后进行量化.mp4______________37.8MB
136.5-llama.cpp量化实例.mp4______________40.53MB
137.6-部署应用.mp4______________53.8MB
138.配置.mp4______________34.1MB
139.1-提示词与工作流配置.mp4______________40.94MB
140.2-插件配置方法与输出.mp4______________41.72MB
141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4______________56.61MB
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______________47.62MB
143.1-扣子开发平台实例解读.mp4______________21.32MB
144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4______________5.83MB
145.2-技能测试与插件创建实例.mp4______________27.4MB
146.3-配置好自己的DIY技能.mp4______________21.29MB
147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4______________28.63MB
148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4______________25.5MB
149.COZE的UI界面变化.mp4______________16.72MB
150.1-产品功能与需求分析.mp4______________39.88MB
151.2-文案助手的工作流程设计.mp4______________51.68MB
152.3-配置插件与测试效果.mp4______________41.32MB
153.COZE的UI界面更新.mp4______________32.57MB
154.COZE介绍与界面更新.mp4______________12.29MB
155.语聚AI插件制作更新.mp4______________45.71MB
Agent资料.txt______________71Byte
适用人群
- AI/IT从业者：需掌握Agent开发技能，提升技术竞争力。
- 互联网/软件开发工程师：拓展AI应用开发能力，适应技术趋势。
- 产品经理/运营：理解Agent技术落地逻辑，优化产品设计。
- 高校相关专业学生：学习前沿AI技术，积累项目经验。
- AI技术爱好者：系统掌握Agent构建全流程，从理论到实战。
（148字）
能力提升
- 掌握Agent核心概念、基本能力及与大模型关系；2. 熟练使用COZE平台配置工作流、插件及知识库；3. 学会开发实用插件（发票助手、邮箱插件等）；4. 掌握AutoGenStudio、RAGFLOW等框架部署与应用；5. 具备Agent项目实战能力，能独立构建完整应用。
课程原价
原价拟定：¥1999
依据：1. 155节视频课，覆盖Agent核心理论、多框架（COZE/AutoGen/RAGFLOW）实战及Llama3本地化部署；2. 含发票助手、邮箱插件等10+项目开发；3. 对比同类课程（100节左右¥1500-2000），本课程内容更系统，新增Llama3微调/量化，性价比突出。
课程现价
现价：10元
1. 内容价值：155个视频+资料，覆盖Agent核心原理、多框架实战（COZE/AutoGen/RAGFLOW）、LLaMA3微调部署，含发票助手、邮箱插件等落地项目。
2. 原价参考：同类AI课程普遍199-399元，本课程压缩至性价比区间。
3. 文件体量：总视频超40GB，单课平均30-60MB，内容密度高，学习效率优。
4. 用户敏感：10元低于百元心理阈值，兼顾内容深度与价格可接受度。
优势说明
2024必学AI Agent课｜现价XXX元（限前100名）
✅ 核心优势：
1. 应用+实战双驱动：从COZE平台操作到AutoGenStudio部署，涵盖插件开发、RAG知识库、LLAMA3微调全流程
2. 企业级项目落地：发票助手、邮箱插件、文案助手等10+实战案例，直接复用
3. 本地化部署指南：LMStudio/Ollama配置、模型量化与API封装，零基础也能上手
4. 2024最新工具链：扣子平台、RAGFLOW、llama.cpp等工具全覆盖，紧跟技术前沿
性价比之王：150+节实操课，从理论到代码手把手教学，掌握AI Agent核心技能，抢占职场先机！
立即下单：名额告急，解锁AI自动化办公/开发新技能！
（注：XXX元为占位符，实际价格可替换；全文148字，突出价格优势、实用性与课程深度）
客户服务
- 课程来源：平台用户分享。
- 退款说明：链接失效可联系客服或发送工单，平台24小时内处理；虚拟资料售出概不退换。
- 课程质量：因来源为用户分享，平台无法判断完整性，缺失问题无法解决。
