课程介绍

AI Agent 开发已是AI时代的关键技能,市场需求旺盛,人才紧缺。越早掌握,未来收益越大!本课从基础出发,手把手带你逐步深入,覆盖从需求分析到设计、开发、部署优化及评估的全流程。你将掌握全栈技能(LangChain、CrewAI、Deepseek、RAG、单/多Agent及工作流等)。积累10+多场景实战经验;具备智能化解决方案设计能力;全方位提升企业定制化、智能化开发综合实战能力,助力成为AI时代市场紧缺、枪手人才。


课程目录

第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑(试看)

2节 | 12分钟

1-1 视频:深入了解课程,少走弯路,必看!!! (11:55)

1-2 图文:如何提问&进入课程群&使用 IDE学习环境


第2章 AI智能体:AI3.0时代最大的转型红利

6节 | 56分钟

2-1 视频:本章介绍 (01:39)

2-2 视频:智能革命爆发:从梦想到现实 (17:50)

2-3 视频:智能体揭秘:为什么它是未来的核心?智能体到底是什么? (10:11)

2-4 视频:风口以至-机遇与挑战:AI 淘汰的是不会使用AI的人 (19:43)

2-5 视频:新手必知:扫清学习障碍 (05:54)(试看)

2-6 视频:本章小结 (00:32)


第3章 大模型:智能体的超级大脑

7节 | 67分钟

3-1 视频:本章介绍 (02:11)

3-2 视频:带你快速了解LLM(大语言模型)的前世今生 (12:19)

3-3 视频:全景扫描:国内外主流大语言模型(LLM) (10:25)

3-4 视频:开源VS闭源:你该如何选择 (10:23)

3-5 视频:大模型的短板与解决方案 (15:43)

3-6 视频:练一练:搞定你的大模型源(闭源与开源) (13:58)

3-7 视频:本章小结 (01:04)


第4章 AI应用开发应知必会的那些事

6节 | 69分钟

4-1 视频:本章介绍 (03:18)

4-2 视频:如何正确使用AI编程? (24:24)

4-3 视频:什么是提示词工程?AI对话的魔法咒语+常见思维流模式 (15:11)

4-4 视频:如何正确的获取AI行业信息? (10:06)

4-5 视频:小浪助手两大项目演示:单智能体和多智能体 (13:42)(试看)

4-6 视频:本章总结 (01:57)


第5章 DeepSeek:国产之光

10节 | 125分钟

5-1 视频:本章介绍 (05:55)

5-2 视频:DeepSeek为什么火了? (14:43)

5-3 视频:推理大模型做对了什么?DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别 (17:03)

5-4 视频:DeepSeek 提示词模板与注意 (08:42)

5-5 视频:新手必知的10个DeepSeek魔法指令 (03:05)

5-6 视频:DeepSeek的模型与部署需求分析,以及资源获取方式 (24:12)

5-7 视频:DS本地部署:本地私有化AI对话助手实现 (19:14)

5-8 视频:DS云端部署:按需付费更加灵活 (16:13)

5-9 视频:DS云端API:个人用户最佳选择 (13:35)

5-10 视频:本章小结 (01:43)


第6章 初识langchain:LLM大模型与AI应用的“粘合剂”

8节 | 70分钟

6-1 视频:本章介绍 (02:35)

6-2 视频:langchain是什么以及发展过程 (05:52)

6-3 视频:langchain能做什么和能力一览 (11:57)

6-4 视频:langchain的优势与劣势分析 (07:30)

6-5 视频:langchain使用环境的搭建 (15:30)

6-6 视频:AI智能开发学习平台(实战+免费key+测试+AI资讯) (09:16)

6-7 视频:先跑起来:第一个实例,了解langchain的基本模块 (15:24)

6-8 视频:本章总结 (01:56)


第7章 ChatModels:磨平不同LLM的差异

8节 | 101分钟

7-1 视频:本章介绍 (02:59)

7-2 视频:LangChain核心组件:LLMs与ChatModels (13:26)

7-3 视频:LangChain使用标准事件驱动大模型 (33:16)

7-4 视频:tokens与上下文交互窗口 (15:21)

7-5 视频:模型异常处理与缓存机制 (07:06)

7-6 视频:如何配合本地大模型?模型Token usage的花费? (13:38)

7-7 视频:大模型的Tool Call工具调用能力:先进大模型的标配 (13:04)

7-8 视频:练一练:使用某个大模型来驱动事件 (02:04)


第8章 PromptTemple: 提示词工程在LangChain中的实践

16节 | 100分钟

8-1 视频:本章介绍 (01:40)

8-2 视频:提示词:大模型工作的核心部件 (05:49)

8-3 视频:prompts模板:大模型推理的关键 (04:25)

8-4 视频:五种prompts模板实战:字符串模板应用 (04:27)

8-5 视频:五种prompts模板实战:对话模板应用 (04:25)

8-6 视频:五种prompts模板实战:消息占位符应用 (03:42)

8-7 视频:五种prompts模板实战:使用Message组合模板 (03:32)

8-8 视频:五种prompts模板实战:自定义模板应用 (10:14)

8-9 视频:Few Shot:提供推理质量的常见方式 (12:45)

8-10 视频:示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例 (12:53)

8-11 视频:示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例 (05:50)

8-12 视频:示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例 (06:25)

8-13 视频:使用Partial实战部分格式化效果 (05:56)

8-14 视频:langchain hub加载提示词管理 (12:46)

8-15 视频:练一练:使用langchain hub加载提示词模板 (01:36)

8-16 视频:本章总结 (03:02)


第9章 规范化输出:OutputParsers的关键技术

7节 | 78分钟

9-1 视频:本章介绍 (07:23)

9-2 视频:常见的输出解析器OutputParsers 一览 (12:56)

9-3 视频:文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(1) (17:39)

9-4 视频:文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(2) (17:06)

9-5 视频:LLM应用容错机制 (09:22)

9-6 视频:如何自定义解析器? (10:17)

9-7 视频:本章总结 (02:38)


第10章 LCEL:组件化开发的新范式

15节 | 122分钟

10-1 视频:本章介绍 (03:13)

10-2 视频:Runnable接口到底是什么? (07:53)

10-3 视频:LCEL是什么与使用场景 (13:00)

10-4 视频:链的基本应用:使用管道操作符快速生成一条链 (05:57)

10-5 视频:链的基本应用:链的流式调用 (14:28)

10-6 视频:链的基本应用:并行运行多条链 (07:57)

10-7 视频:从老版本的chain迁移到LCEL (05:49)

10-8 视频:链的高级应用:在链中使用函数 (13:45)

10-9 视频:链的高级应用:在链中自定义支持流输出的函数 (06:23)

10-10 视频:链的高级应用:使用RunnablePassthrough来传递值 (02:18)

10-11 视频:链的高级应用:如何在运行时动态添加链的配置 (06:21)

10-12 视频:链的高级应用:为链增加记忆能力(短时记忆InMemoryHistory) (15:44)

10-13 视频:链的高级应用:使用Redis构建长期记忆 (07:39)

10-14 视频:链的高级应用:使用LCEL来自定义路由链 (09:43)

10-15 视频:本章总结 (01:31)


第11章 RAG:知识增强型AI系统

22节 | 191分钟

11-1 视频:本章介绍 (04:30)

11-2 视频:RAG:检索增强生成是什么?RAG原理? (23:07)

11-3 视频:知识(数据)预处理:让文档变得AI友好 (06:41)

11-4 视频:常见的Loader 加载器:PDF+多模态图文PDF (07:39)

11-5 视频:常见的Loader 加载器:解析网页+CVS+ Excel (11:02)

11-6 视频:文档切分:为什么以及如何切 (03:29)

11-7 视频:文档切分:如何基于长度+文本+文档+语义进行切片 (06:38)

11-8 视频:向量艺术:嵌入模型 (02:54)

11-9 视频:向量艺术:langChain的嵌入实现 (14:24)

11-10 视频:向量艺术:向量数据库基础 (08:53)

11-11 视频:向量艺术:Langchain 的向量库实现 (07:53)

11-12 视频:向量库实现:向量库的数据增加+删除+相似性搜索+ MMR+混合搜索 (13:43)

11-13 视频:向量艺术:检索器概念 (02:53)

11-14 视频:检索器在langChain中的实现(基本的检索器+语法搜索构建:BM25) (08:16)

11-15 视频:查询重写:如何处理非结构化数据? (06:55)

11-16 视频:查询重构:如何处理结构化数据? (12:39)

11-17 视频:检索策略大比拼:找到合适你的方案 (02:51)

11-18 视频:检索调优:让RAG系统更快更准 (07:52)

11-19 视频:检索器:调优—上下文压缩+排序+相似性分数 (14:53)

11-20 视频:未来可期:RAG技术的进化之路 (09:11)

11-21 视频:动一动:ChatDoc — 又一个简单的文档检索小助手 (12:05)

11-22 视频:本章总结 (01:37)


第12章 Agents实战:单Agent实现自定义BOT

17节 | 232分钟

12-1 视频:本章介绍 (03:05)

12-2 视频:小浪助手(单智能体)案例拆解 (06:16)

12-3 视频:什么是单Agent? (07:25)

12-4 视频:使用LangChain 创建第一个Agent (07:57)

12-5 视频:小浪助手实战:开发环境搭建说明与实战流程 (07:17)

12-6 视频:项目相关资源获取(环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API) (20:27)

12-7 视频:项目架构演示 (08:14)

12-8 视频:项目架构搭建 (21:36)

12-9 视频:提示词模块设计 (15:07)

12-10 视频:感情侦测实现 (14:12)

12-11 视频:工具的设计 (10:55)

12-12 视频:工具的设计实现 (11:31)

12-13 视频:知识库设计余实现 (18:06)

12-14 视频:钉钉工具设计与实现 (25:20)

12-15 视频:记忆系统设计实现 (11:48)

12-16 视频:项目可观测性实现 (13:11)

12-17 视频:容器化部署 (28:55)


第13章 Agents深入:多Agents工作流的实现

22节 | 242分钟

13-1 视频:本章介绍 (06:54)

13-2 视频:为什么选择多智能体架构? (10:39)

13-3 视频:常见的多智能体架构 (05:18)

13-4 视频:LangGraph讲解 (04:40)

13-5 视频:LangGraph 核心组件:节点与可控制性 (04:18)

13-6 视频:【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph (14:44)

13-7 视频:【实现】节点与可控制性-基本控制:串行控制&分支控制&条件分支与循环 (19:19)

13-8 视频:【实现】节点与可控制性-精细控制:图的运行时配置&map-reduce (13:30)

13-9 视频:LangGraph 核心组件:持久化与记忆 (06:52)

13-10 视频:【实现】持久化与记忆-基本运用:相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用 (12:40)

13-11 视频:【实现】持久化与记忆-记忆:短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆 (21:55)

13-12 视频:LangGraph 核心组件:人机交互 (04:48)

13-13 视频:【实现】LangGraph人机交互-基本运用:等待用户数据 (09:10)

13-14 视频:【实现】LangGraph人机交互-基本运用:审查工具调用 (08:39)

13-15 视频:【实现】LangGraph人机交互-基本使用:编辑图的状态 (02:58)

13-16 视频:LangGraph 核心组件:时光旅行 (10:26)

13-17 视频:LangGraph 核心组件:流式输出 (07:19)

13-18 视频:LangGraph 核心组件:工具调用 (11:11)

13-19 视频:小实战:基于LangGraph 构建代码助手 (18:19)

13-20 视频:小实战:基于LangGraph 的提示词生成小助手 (10:08)

13-21 视频:大实战:小浪助手(多智能体版) (35:26)

13-22 视频:本章小结 (02:38)


第14章 Agents深入:部署优化与云平台使用

11节 | 85分钟

14-1 视频:本章介绍 (02:46)

14-2 视频:智能体常见的优化方式:计划和执行智能体架构优化方式 (20:55)

14-3 视频:智能体常见的优化方式:基本反思智能体架构优化方式 (10:32)

14-4 视频:智能体效果评估:模拟用户来评估智能体 (08:41)

14-5 视频:智能体效果评估:使用LangSmith评估智能体 (12:33)

14-6 视频:LangGraph云平台 (04:37)

14-7 视频:如何使用LangGraph 服务器进行本地开发 (07:59)

14-8 视频:如何使用模板快速启动项目 (04:10)

14-9 视频:LangGraph Studio UI (07:48)

14-10 视频:如何在LangGraph cloud 上部署 (03:14)

14-11 视频:本章小结 (01:34)


第15章 CrewAI: 又一款主流的Agents开发框架

11节 | 82分钟

15-1 视频:本章介绍 (05:12)

15-2 视频:什么是CrewAI (08:13)

15-3 视频:CrewAI安装与第一个示例 (07:56)

15-4 视频:CrewAI 核心组件讲解 (04:29)

15-5 视频:CrewAI 核心组件:Agents (08:04)

15-6 视频:CrewAI 核心组件:Task (05:58)

15-7 视频:CrewAI 核心组件:Crew & flow (05:24)

15-8 视频:CrewAI 核心组件:知识库 & 记忆 (10:22)

15-9 视频:基于CrewAI 的游戏开发助手 (11:07)

15-10 视频:基于CrewAI 的营销策略大师 (13:21)

15-11 视频:本章小结 (01:19)


第16章 课程总结

2节 | 31分钟

16-1 视频:课程回顾 (18:12)

16-2 视频:课程总结与展望 (12:17)


(本课程已完结)

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