价格： 46 学币
AI Agent智能应用从0到1定制开发视频教程，由优库it资源网整理发布。本课程将带你从基础出发，逐步构建起一套适用于多元业务需求的智能解决方案。我们将引导你一步步经历从需求梳理到项目规划、开发实践、部署实施以及后续优化的全过程，充分利用Langchain和最新大型语言模型（LLM）的技术优势，无缝整合专业知识库及各类API服务，以高效构建出能够精准应对企业特定需求的定制化智能AI助手。课程还包括对当前行业典型案例的深入剖析和实用经验的分享，旨在帮助你洞悉AI原生应用时代的技术趋势，明确程序员职业发展的方向。通过这些内容，你将全面提升个人能力，增强在AI领域的竞争力，并在AI时代中脱颖而出，成为炙手可热的专业人才。
AI人工智能算法工程师
Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战
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├── 第1章 多模型强应用：AI2.0时代应用开发者机会/
│ ├── [ 25M] 1-1深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！
│ ├── [ 14M] 1-2带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展
│ ├── [ 24M] 1-3国内外主要LLM及特点介绍
│ ├── [ 18M] 1-4大模型的不足以及主要解决方案
│ ├── [ 22M] 1-5AIGC产业拆解以及常见名词解释
│ ├── [ 28M] 1-6应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？
│ └── [ 13M] 1-7智能体(agent)命理大师虚拟项目（需求分析、技术选型、技术分解）
├── 第2章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂/
│ ├── [3.1M] 2-1初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
│ ├── [9.5M] 2-2langchain是什么以及发展过程
│ ├── [ 14M] 2-3langchain能做什么和能力一览
│ ├── [9.2M] 2-4langchain的优势与劣势分析
│ ├── [ 21M] 2-5langchain使用环境的搭建
│ ├── [ 36M] 2-6先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
│ ├── [ 39M] 2-7在线笔记本&千问资源【&&&必看，让你能顺利学习课程&&&】
│ └── [2.7M] 2-8本章梳理与总结
├── 第3章 国内LLM以及langchain0.2【免费升级3.5小时】/
│ ├── [4.4M] 3-1本章介绍
│ ├── [ 37M] 3-2常见问题：国内大模型的使用
│ ├── [ 27M] 3-3常见问题：大模型的选择
│ ├── [ 18M] 3-4常见问题：国产大模型接入方式
│ ├── [7.3M] 3-5常见问题：推荐解决方式
│ ├── [ 34M] 3-6langchain0.2版本介绍与基本使用(1)
│ ├── [ 23M] 3-7langchain0.2版本介绍与基本使用(2)
│ ├── [ 55M] 3-8langchain0.2版本介绍与基本使用(3)
│ ├── [ 46M] 3-9-2langchain0.2版本介绍与基本使用(4)
│ ├── [9.6M] 3-10langchain0.2版本介绍与基本使用(5)
│ ├── [ 14M] 3-11LangGraph：基于状态机的工作流(1)
│ ├── [ 66M] 3-12LangGraph：基于状态机的工作流(2)
│ ├── [ 60M] 3-13LangGraph：基于状态机的工作流(3)
│ └── [2.0M] 3-14本章小结
├── 第4章 LangChain核心模块与实战：用prompts模板调教LLM的输入输出/
│ ├── [3.5M] 4-1章节介绍
│ ├── [ 11M] 4-2模型IO大语言模型的交互接口
│ ├── [ 16M] 4-3prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程
│ ├── [ 33M] 4-4prompts实战两种主要的提示词模板
│ ├── [ 21M] 4-5自定义prompts模板
│ ├── [ 29M] 4-6两种模板引擎以及组合模板使用
│ ├── [ 26M] 4-7序列化模板使用
│ ├── [ 47M] 4-8示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组
│ ├── [ 40M] 4-9示例选择器之MMR与最大余弦相似度
│ ├── [ 34M] 4-10langchain核心组件：LLMsvschatmodels
│ ├── [ 22M] 4-11更好的体验：流式输出
│ ├── [ 15M] 4-12花销控制：token消耗追踪
│ ├── [ 39M] 4-13输出结构性：不止于聊天
│ └── [2.6M] 4-14本章小结
├── 第5章 LangChain知识库构建与RAG设计：增强自己大模型能力，实现与各种文档对话/
│ ├── [1.4M] 5-1本章介绍
│ ├── [9.4M] 5-2RAG：检索增强生成是什么？
│ ├── [ 31M] 5-3loader：让大模型具备实时学习的能力
│ ├── [ 25M] 5-4文档转换实战：文档切割
│ ├── [ 20M] 5-5文档转换实战：总结精炼和翻译
│ ├── [ 31M] 5-6Lostinthemiddle长上下文精度处理问题
│ ├── [ 19M] 5-7文本向量化实现方式
│ ├── [ 40M] 5-8与AI共舞的向量数据库
│ ├── [ 20M] 5-9Chatdoc又一个智能文档助手（1）
│ ├── [ 25M] 5-10Chatdoc又一个智能文档助手（2）
│ ├── [ 44M] 5-11ChatDoc几种检索优化的方式
│ ├── [ 23M] 5-12ChatDoc与文件聊天交互
│ └── [3.0M] 5-13本章小结
├── 第6章 LangChain链与记忆处理：带你实现大模型记忆增强，让你的大模型更加智能/
│ ├── [5.2M] 6-1本章介绍
│ ├── [9.6M] 6-2chains：langchain的重要组成部件
│ ├── [ 36M] 6-3四种基本的内置链的介绍与使用(1)
│ ├── [ 26M] 6-4四种基本的内置链的介绍与使用(2)
│ ├── [ 28M] 6-5四种基本的内置链的介绍与使用(3)
│ ├── [ 15M] 6-6四种基本的内置链的介绍与使用(4)
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│ ├── [ 19M] 6-7四种基本的内置链的介绍与使用(5)
│ ├── [ 36M] 6-8链的不同调用方法和自定义
│ ├── [ 22M] 6-9四种处理文档的预制链(1)
│ ├── [ 25M] 6-10四种处理文档的预制链(2)
│ ├── [ 27M] 6-11四种文档预制链使用(3)
│ ├── [ 29M] 6-12四种文档预制链使用(4)
│ ├── [ 34M] 6-13memory工具使用(1)
│ ├── [ 25M] 6-14Memory工具使用(2)
│ ├── [ 27M] 6-15Memory工具使用(3)
│ ├── [ 30M] 6-16为链增加memory（1）
│ ├── [ 31M] 6-17为链增加memory(2)
│ ├── [7.2M] 6-18主要的预制链和memory工具
│ └── [5.3M] 6-19本章小结
├── 第7章 Agent核心与实践：初窥未来机器人，学Agent基本开发，让大模型不止于聊天/
│ ├── [4.1M] 7-1本章介绍
│ ├── [ 41M] 7-2什么是agent
│ ├── [ 20M] 7-3第一个agent
│ ├── [ 45M] 7-4几种主要的agents类型介绍（1）
│ ├── [ 44M] 7-5几种主要的agents类型介绍（2）
│ ├── [ 34M] 7-6agent中正确添加memory的方式
│ ├── [ 22M] 7-7如何让agent与tool共享记忆
│ ├── [ 37M] 7-8tool的使用
│ ├── [ 36M] 7-9tookit的使用
│ ├── [ 50M] 7-10LCEL是什么
│ ├── [ 24M] 7-11LCEL不同的接口实现
│ ├── [ 47M] 7-12LCEL里chain和prompt实现
│ ├── [ 17M] 7-13LCEL记忆的添加方式
│ ├── [ 33M] 7-14LCELAgents的使用（1）
│ ├── [ 38M] 7-15LCELAgents的使用（2）
│ ├── [ 61M] 7-16最佳开发实践
│ └── [2.5M] 7-17本章小结
├── 第8章 AI Agent智能体开发：工善其事，必利其器，一步步教你搭建agent开发环境/
│ ├── [1.7M] 8-1本章介绍
│ ├── [ 15M] 8-2虚拟项目demo演示
│ ├── [ 23M] 8-3虚拟项目产品需求分析
│ ├── [5.7M] 8-4虚拟项目技术架构
│ ├── @优库it资源网ukoou.com
│ ├── [ 65M] 8-5项目开发环境搭建
│ └── [2.4M] 8-6本章小结
├── 第9章 AI Agent智能体开发：API层的实现以及智能体性格和行为设计/
│ ├── [2.4M] 9-1本章介绍
│ ├── [ 42M] 9-2使用fastapi搭建API层
│ ├── [ 69M] 9-3主Class与agent框架
│ ├── [ 24M] 9-4使用prompt设计agent性格与行为
│ ├── [ 48M] 9-5使用chain来判断输入情绪
│ ├── [ 34M] 9-6langserve介绍-
│ └── [2.9M] 9-7本章小结
├── 第10章 AI Agent智能体开发：快速掌握tool以及向量数据库使用/
│ ├── [1.2M] 10-1本章介绍
│ ├── [ 41M] 10-2tools设计实现1
│ ├── [ 47M] 10-3tools设计实现2
│ ├── [ 39M] 10-4tools设计实施3
│ ├── [ 57M] 10-5agent的memory处理1
│ ├── [ 18M] 10-6agent的memory处理2
│ ├── [ 40M] 10-7agent学习能力构建
│ └── [5.6M] 10-8本章小结
├── 第11章 AI Agent智能体开发：让Agent具备语音能力/
│ ├── [1.9M] 11-1本章介绍
│ ├── [5.5M] 11-2语音逻辑设计
│ ├── [ 41M] 11-3微软TTS能力介绍
│ ├── [ 43M] 11-4-1voice函数的实现
│ ├── [ 44M] 11-5-2voice函数的实现
│ ├── [ 55M] 11-6AI语音克隆和TTS介绍
│ └── [1.9M] 11-7本章小结
├── 第12章 AI Agent智能体开发：项目扩展与集成【数字人与IM集成】/
│ ├── [2.0M] 12-1本章介绍
│ ├── [ 74M] 12-2电报机器人+agent的实现
│ ├── [ 42M] 12-3Docker部署与调试追踪
│ ├── [6.7M] 12-4项目扩展：agent数字人（1）
│ ├── [ 56M] 12-5项目扩展：agent数字人（2）
│ ├── [ 45M] 12-6项目扩展：agent数字人（3）
│ ├── [ 61M] 12-7项目扩展：agent数字人（4）
│ ├── [ 37M] 12-8项目扩展：agent数字人（5）
│ ├── [ 35M] 12-9项目扩展：agent数字人（6）
│ └── [5.2M] 12-10本章小结
└── 第13章 课程总结/
└── [ 10M] 13-1课程总结
└── 资料代码/
