当前位置:首页 > 网创项目教程

AIAgent应用开发系统课从LLM原理到企业应用设计

AIAgent应用开发系统课从LLM原理到企业应用设计 第1张


这套179节的AIAgent应用开发系统课,通过动画化方式拆解智能体开发核心知识,从AIAgent基础概念切入,解析Agent与传统AI、Chatbot、LLM应用的区别,覆盖自主Agent、目标驱动、多步推理、记忆系统、工具调用等核心机制,系统讲解大语言模型底层原理、提示词工程,深入Agent架构设计、多Agent协作、RAG检索增强、向量数据库、FunctionCalling等关键技术,还包含LangChain、LangGraph、CrewAI等主流Agent框架,以及企业级Agent系统设计、性能优化、安全防护、真实应用案例,帮学习者建立完整知识体系,为搭建智能助手、自动化工作流等打下扎实基础,适合想系统学习AIAgent的开发者、掌握大模型应用的程序员、搭建AI应用的创业者等人群。

课程目录


  1.01_什么是 AI Agent?它与传统 AI 有什么区别?.mp4


  2.02_什么是 Agentic AI?.mp4


  3.03_LLM 与 Agent 有什么区别?.mp4


  4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent?.mp4


  5.05_Agent 的核心组件有哪些?.mp4


  6.06_Agent 和 Chatbot 的区别?.mp4


  7.07_什么是自主 Agent?.mp4


  8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4


  9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4


  10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4


  11.11_什么是推理引擎_.mp4


  12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4


  13.13_什么是环境交互_.mp4


  14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4


  15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4


  16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4


  17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4


  18.02_LLM 是如何训练的_.mp4


  19.03_什么是 Token_.mp4


  20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4


  21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4


  22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4


  23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4


  24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4


  25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4


  26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4


  27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4


  28.12_开源模型 vs API 模型,如何选择_.mp4


  29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4


  30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4


  31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4


  32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4


  33.01_什么是提示词工程(Prompt Engineering)?.mp4


  34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别?.mp4


  35.03_什么是思维链(Chain of Thought)?.mp4


  36.04_为什么 CoT 能提升推理能力?.mp4


  37.05_什么是自洽性(Self-Consistency)?.mp4


  38.06_什么是 ReAct 提示策略?.mp4


  39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt?.mp4


  40.08_什么是 Prompt 注入攻击?.mp4


  41.09_如何防御 Prompt 注入?.mp4


  42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板?.mp4


  43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别?.mp4


  44.12_如何控制 LLM 的输出格式?.mp4


  45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性?.mp4


  46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt?.mp4


  47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响?.mp4


  48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分?.mp4


  49.02_Agent 的规划(Planning)机制是什么?.mp4


  50.03_什么是任务分解?Agent 如何做任务分解?.mp4


  51.04_Agent 的决策机制是什么?.mp4


  52.05_工具调用和函数调用是什么?有什么区别?.mp4


  53.06_Agent 如何调用外部 API?.mp4


  54.07_什么是执行循环(Execution Loop)?.mp4


  55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复?.mp4


  56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式?.mp4


  57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现?.mp4


  58.11_Agent 如何管理状态(State Management)?.mp4


  59.12_什么是 Agent 的自我反思(Reflection)?.mp4


  60.13_多 Agent 如何协作?.mp4


  61.14_Agent 如何进行任务优先级排序?.mp4


  62.15_如何设计一个通用 Agent 框架?.mp4


  63.16_如何设计一个垂直领域 Agent?.mp4


  64.01_什么是 RAG(检索增强生成)?.mp4


  65.02_RAG 的工作流程是什么?.mp4


  66.03_为什么 Agent 需要 RAG?.mp4


  67.04_什么是向量嵌入(Embedding)?.mp4


  68.05_什么是文档分块(Chunking)?.mp4


  69.06_如何选择合适的 Chunk Size?.mp4


  70.07_什么是向量数据库?.mp4


  71.08_常见向量数据库有哪些?如何选择?.mp4


  72.09_向量相似度搜索是如何实现的?.mp4


  73.10_如何优化 RAG 的召回率?.mp4


  74.11_如何优化 RAG 的精确率?.mp4


  75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用?.mp4


  76.13_RAG 如何解决长上下文问题?.mp4


  77.14_RAG 如何减少幻觉?.mp4


  78.15_RAG 和微调如何选择?.mp4


  79.16_RAG 落地最难的问题是什么?.mp4


  80.01_什么是工具使用(Tool Use)?.mp4


  81.02_Agent 如何进行工具选择?.mp4


  82.03_工具选择的底层机制是什么?.mp4


  83.04_如何设计好的工具 Schema?.mp4


  84.05_Function Calling 的设计原则是什么?.mp4


  85.06_Agent 如何调用数据库?.mp4


  86.07_Agent 如何调用搜索引擎?.mp4


  87.08_Agent 如何执行代码?.mp4


  88.09_如何协调多工具的调用?.mp4


  89.10_如何避免 Agent 错误地调用工具?.mp4


  90.11_工具调用失败后 Agent 如何处理?.mp4


  91.12_如何验证工具调用结果的可靠性?.mp4


  92.13_如何设计 Agent 的插件系统?.mp4


  93.14_什么是 MCP(Model Context Protocol)?.mp4


  94.15_如何控制工具的权限?.mp4


  95.01_你用过哪些 Agent 框架?如何评价?.mp4


  96.02_LangChain 的核心组件是什么?.mp4


  97.03_LangGraph 和 LangChain 有什么区别?.mp4


  98.04_AutoGPT 的核心思路是什么?.mp4


  99.05_ReAct Agent 是如何工作的?.mp4


  100.06_什么是 CrewAI?它的设计理念是什么?.mp4


  101.07_OpenAI Assistants API 有哪些核心功能?.mp4


  102.08_如何选择适合项目的 Agent 框架?.mp4


  103.09_用开源框架还是自研 Agent 框架?.mp4


  104.10_如何设计 Agent 的工作流?.mp4


  105.11_DAG 和循环流在 Agent 工作流中如何选择?.mp4


  106.12_多 Agent 编排的核心挑战是什么?.mp4


  107.13_如何构建一个 Agent Pipeline?.mp4


  108.14_如何实现 Agent 的可观测性(Observability)?.mp4


  109.15_Agent 系统如何调试?.mp4


  110.01_如何设计企业级 Agent 系统?.mp4


  111.02_如何设计一个 AI 助理产品?.mp4


  112.03_如何设计智能客服 Agent 系统?.mp4


  113.04_如何设计办公自动化 Agent?.mp4


  114.05_如何设计一个代码生成 Agent?.mp4


  115.06_Agent 系统如何扩展(Scale)以支持高并发?.mp4


  116.07_Agent 系统中如何做并发控制?.mp4


  117.08_如何降低 Agent 系统的响应延迟?.mp4


  118.09_如何控制 Agent 系统的 Token 成本?.mp4


  119.10_Agent 系统如何设计缓存策略?.mp4


  120.11_Agent 系统的日志系统如何设计?.mp4


  121.12_Agent 系统中如何做 A-B 测试?.mp4


  122.13_如何设计 Agent 系统的高可用架构?.mp4


  123.14_Agent 系统如何实现优雅降级?.mp4


  124.15_多模型 Fallback 策略如何设计?.mp4


  125.01_如何评估 Agent 的质量?.mp4


  126.02_什么是离线评估_.mp4


  127.03_什么是在线评估_.mp4


  128.04_如何设计 Agent 评估基准(Benchmark)_.mp4


  129.05_什么是 AgentBench_.mp4


  130.06_如何评估 Agent 的推理能力_.mp4


  131.07_如何评估 Agent 的工具使用能力_.mp4


  132.08_如何评估 RAG 系统的质量_.mp4


  133.09_如何检测 Agent 的幻觉问题_.mp4


  134.10_什么是 LLM-as-Judge_如何使用_.mp4


  135.11_如何优化 Agent 的整体性能_.mp4


  136.12_如何系统地优化 Prompt_.mp4


  137.13_如何通过模型选择来优化性能_.mp4


  138.14_Agent 系统中如何设计反馈闭环_.mp4


  139.15_Agent 系统如何实现持续学习_.mp4


  140.01_什么是 Prompt 注入攻击_.mp4


  141.02_Agent 系统中数据泄露的风险有哪些?.mp4


  142.03_Agent 系统面临哪些安全风险_.mp4


  143.04_如何防止 Agent 的权限提升攻击_.mp4


  144.05_如何限制 Agent 的工具权限_.mp4


  145.06_多用户场景下如何隔离用户数据_.mp4


  146.07_如何防止 Agent 被越狱(Jailbreak)_.mp4


  147.08_Agent 系统的审计日志应该记录什么_.mp4


  148.09_如何设计安全的代码执行沙箱_.mp4


  149.10_如何防止恶意输入攻击 Agent_.mp4


  150.11_生产环境中如何加固 Agent 系统_.mp4


  151.12_Agent 系统中如何处理用户隐私数据_.mp4


  152.13_内容安全过滤如何实现_.mp4


  153.14_如何防止 Agent 输出敏感信息_.mp4


  154.15_如何为 Agent 系统设计安全策略_.mp4


  155.01_如何设计一个报告撰写 Agent?.mp4


  156.02_如何设计一个智能客服 Agent_.mp4


  157.03_如何设计一个金融分析 Agent_.mp4


  158.04_如何设计一个代码生成 Agent_.mp4


  159.05_如何设计一个多 Agent 协作系统_.mp4


  160.06_Agent 在多目标冲突时如何决策_.mp4


  161.07_如何为 Agent 实现长期记忆_.mp4


  162.08_Agent 输出错误时如何排查_.mp4


  163.09_Agent 成本过高如何优化.mp4


  164.10_Agent 延迟过高如何处理.mp4


  165.11_RAG 效果不好如何排查改进.mp4


  166.12_如何提高 Agent 系统的稳定性.mp4


  167.13_如何提升 Agent 的任务成功率.mp4


  168.14_如何让 Agent 具备自我纠错能力.mp4


  169.15_如何设计生产级别的 Agent 系统.mp4


  170.01_Agent 的未来发展方向是什么.mp4


  171.02_Agent 会取代人类工作吗.mp4


  172.03_多 Agent 社会是什么概念 有什么潜力.mp4


  173.04_Agent 与 AGI 的关系?.mp4


  174.05_当前 Agent 技术的瓶颈在哪里?.mp4


  175.06_你做过最复杂的 Agent 项目是什么?(参考性回答).mp4


  176.07_如何评价主流 Agent 框架?.mp4


  177.08_Agent 和传统工作流有什么本质区别?.mp4


  178.09_Agent 真的_智能_吗?.mp4


  179.10_Agent 架构与传统软件架构的根本区别?.mp4


AIAgent应用开发系统课从LLM原理到企业应用设计

网盘链接:

提取码: 2k51

免费获取资源

微信二维码
输入验证码,免费获取资源(一个密码全站通用!)
验证码:

温馨提示:

1、本内容转载于网络,版权归原作者所有!
2、本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

3、本内容若侵犯到你的版权利益,请联系我们(3064908708@qq.com),会尽快给予删除处理!


本文链接:http://qungou123.com/post/3997.html

“AIAgent应用开发系统课从LLM原理到企业应用设计” 的相关文章

小说推文项目赚钱秘籍,简单操作,月入20000+【详细教程】

小说推文项目赚钱秘籍,简单操作,月入20000+【详细教程】

我为大家带来一个全新的小说推文项目,名为“漫画小说推文”,这是一个既有挑战性又相对容易成功的项目。该项目的核心是通过在抖音、小红书等平台上发布小说类视频作品,引导用户到小说平台观看小说。相比于传统的解压类视频,这次的“漫画小说推文”项目采用了全新的原创漫画小说推文形式,具有以下几大特点:1. 门槛较…

万象无界-精准投流系统课:花好 每一块钱,0基础也听得懂(16节课)

万象无界-精准投流系统课:花好 每一块钱,0基础也听得懂(16节课)

如果你正好是0基础,想学习网络营销领域的课程,那么千万别错过这一期《万象无界-精准投流系统课》!在这里,你将深入了解如何运用数字技术进行有效的广告投放,实现低成本高效益的营销目标。不论你是从业者,还是想要进入这个领域的人士,只要跟随我们,一定能够在这个竞争激烈的市场中掀起一片属于自己的天地。在过去的…

30亿-亚马逊大卖团队管理体系,一套课帮你重塑管理体系与管理技巧

30亿-亚马逊大卖团队管理体系,一套课帮你重塑管理体系与管理技巧

相信很多朋友都听说过亚马逊大卖团队,他们凭借着高效的管理体系和技巧,创造了惊人的业绩。现在,我们将为您揭秘大卖团队管理体系SOP,帮助您重塑管理体系与管理技巧。首先,科学设置组织架构是亚马逊大卖团队成功的关键之一。他们注重团队的专业化分工,设立了不同的部门,如市场营销、运营、供应链等。每个部门都有明…

豪车配音,一个惊掉下巴,闷声发财的小生意,日赚15万

豪车配音,一个惊掉下巴,闷声发财的小生意,日赚15万

项目主打简单、暴力、易操作、可复制,单人可做、不靠关系走门路、不重投资、可复制放大!今天给大家带来的这个项目,有点暴力,请先做好心理准备!谨慎观看!!这个项目原理是利用软件生成炫富视频,满足各类人的炫富需求,具体你是用来交友还是打造人设还是…,咱们这里不去深究,咱们主要是通过各渠道发布出售软件卖卡密…

24年抖音黑科技混剪日引300+创业粉,双驱重过原审不封号最新教程

24年抖音黑科技混剪日引300+创业粉,双驱重过原审不封号最新教程

亲爱的朋友们,欢迎来到今天的课程。今天我们要聊的主题是抖音引流。最近抖音对于项目拆解类的内容形式打击比较大,几乎死一片号,我自己也是用一个2.4万粉丝的引流账号被永久封禁了,用自己2.4万粉丝的抖音创业粉引流账号来实打实的进行试错,永久封禁总结出来的一些如何规避抖音创业粉引流账号的一些方法以及如何进…

人人都要学的-人工智能训练营,落地实操/效率提升/玩转生图 (22节视频课)

人人都要学的-人工智能训练营,落地实操/效率提升/玩转生图 (22节视频课)

你还在为学习人工智能发愁吗?不用担心,我们已经为您准备了一个落地实操、效率提升、玩转生图的绝佳课程——人工智能训练营!在这22节视频课中,我们的导师将为您全面讲解人工智能的理论知识,同时结合实际案例,让您轻松掌握人工智能的应用技巧。无论您是初学者还是有一定基础的学员,我们都将以简单易懂的语言和生动活…