2024爆火AI Agent智能应用从0到1（应用解读+项目实战）

课程介绍：

本课程全面解析2024年热门AI Agent技术，从基础概念到项目实战，涵盖Agent的任务定义、智能体关系及框架搭建。通过详细讲解API调用、任务流程、前后端集成及外部API接入，学员将掌握Agent开发全流程。

课程截图：

课程目录：

• 1_1-agent要解决的问题分析.mp4
• 2_2-agent需要具备的基本能力.mp4
• 3_3-与大模型的关系分析.mp4
• 4_4-多智能体定义分析.mp4
• 5_5-框架的作用和能解决的问题.mp4
• 6_6-整体总结分析.mp4
• 7_7-gpts分析一波.mp4
• 8_8-经典任务分析.mp4
• 9_1-gpts任务流程概述分析.mp4
• 10_2-调用api的控制方式.mp4
• 11_3-api相关配置完成.mp4
• 12_4-完成指令与脚本并生成.mp4
• 13_1-demo演示与整体架构分析.mp4
• 14_2-后端gpt项目部署启动.mp4
• 15_3-前端助手api与流程图配置.mp4
• 16_4-接入外部api的方法与流程.mp4
• 17_5-引入api方法解读.mp4
• 18_6-指令提示构建.mp4
• 19_1-论文概述分析.mp4
• 20_2-整体框架逻辑介绍.mp4
• 21_3-项目环境配置.mp4
• 22_0-基本agent的组成.mp4
• 23_1-agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
• 24_2-问题拆解与执行流程.mp4
• 25_3-检索得到重要的url.mp4
• 26_4-子问题生成总结结果.mp4
• 27_5-总结与结果输出.mp4
• 28_1-rag要完成的任务解读.mp4
• 29_2-rag整体流程解读.mp4
• 30_3-召回优化策略分析.mp4
• 31_4-召回改进方案解读.mp4
• 32_5-评估工具ragas.mp4
• 33_6-外接本地数据库工具.mp4
• 34_1-整体故事解读.mp4
• 35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
• 36_3-论文基本框架分析.mp4
• 37_4-agent的记忆信息.mp4
• 38_5-感知与反思模块构建流程.mp4
• 39_6-计划模块实现细节.mp4
• 40_7-整体流程框架图.mp4
• 41_8-感知模块解读.mp4
• 42_9-思考模块解读.mp4
• 43_10-项目环境配置方法解读.mp4
• 44_1-langchain框架解读.mp4
• 45_2-基本api调用方法.mp4
• 46_3-数据文档切分操作.mp4
• 47_4-样本索引与向量构建.mp4
• 48_5-数据切块方法.mp4
• 49_1-moe概述分析.mp4
• 50_2-moe模块实现方法解读.mp4
• 51_3-效果分析与总结.mp4
• 52_1-大模型如何做下游任务.mp4
• 53_2-llm落地微调分析.mp4
• 54_3-llama与lora介绍.mp4
• 55_4-lora微调的核心思想.mp4
• 56_5-lora模型实现细节.mp4
• 57_1-提示工程的作用.mp4
• 58_2-项目数据解读.mp4
• 59_3-源码调用debug解读.mp4
• 60_4-训练流程演示.mp4
• 61_5-效果演示与总结分析.mp4
• 62_1-rag与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
• 63_2-rag实践策略.mp4
• 64_3-微调要解决的问题.mp4