价格: 69 学币

分类: AIGC

发布时间: 2025-04-01 15:50:55

最近更新: 2025-04-01 16:15:19

资源类型: SVIP

优惠: 开通钻石SVIP免费获取此资源

AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战

课程介绍

AI Agent从0到1定制开发 全栈+全流程+企业级落地实战视频教程。AI Agent 开发已成为AI时代的核心技能,市场需求强劲,人才供不应求。越早掌握这一技能,未来的收益将越大!本课程从基础知识入手,手把手引导您逐步深入,涵盖从需求分析到设计、开发、部署优化及评估的全过程。您将掌握全栈技能,包括 LangChain、CrewAI、Deepseek、RAG、单/多Agent 和工作流等。通过积累10多个场景的实战经验,您将具备设计智能化解决方案的能力,全方位提升企业的定制化与智能化开发综合实战能力,助力成为AI时代市场紧缺的高端人才。

资源目录

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├──第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑/
│   ├── [ 29M]  1-1深入了解课程,少走弯路,必看!!!
│   └── [421K]  1-2如何提问&进入课程群&使用IDE学习环境.pdf
├──第2章 AI智能体:AI3.0时代最大的转型红利/
│   ├── [2.0M]  2-1本章介绍
│   ├── [ 34M]  2-2智能革命爆发:从梦想到现实
│   ├── [ 23M]  2-3智能体揭秘:为什么它是未来的核心?智能体到底是什么?
│   ├── [ 41M]  2-4风口以至-机遇与挑战:AI淘汰的是不会使用AI的人
│   ├── [9.4M]  2-5新手必知:扫清学习障碍
│   └── [677K]  2-6本章小结
├──第3章 大模型:智能体的超级大脑/
│   ├── [2.6M]  3-1本章介绍
│   ├── [ 23M]  3-2带你快速了解LLM(大语言模型)的前世今生
│   ├── [ 21M]  3-3全景扫描:国内外主流大语言模型(LLM)
│   ├── [ 19M]  3-4开源VS闭源:你该如何选择
│   ├── [ 28M]  3-5大模型的短板与解决方案
│   ├── [ 35M]  3-6练一练:搞定你的大模型源(闭源与开源)
│   └── [1.2M]  3-7本章小结
├──第4章 AI应用开发应知必会的那些事/
│   ├── [3.7M]  4-1本章介绍
│   ├── [ 33M]  4-2如何正确使用AI编程?
│   ├── [ 31M]  4-3什么是提示词工程?AI对话的魔法咒语+常见思维流模式
│   ├── [ 15M]  4-4如何正确的获取AI行业信息?
│   ├── [ 27M]  4-5小浪助手两大项目演示:单智能体和多智能体
│   └── [2.2M]  4-6本章总结
├──第5章 DeepSeek:国产之光/
│   ├── [7.5M]  5-1本章介绍
│   ├── [ 32M]  5-2DeepSeek为什么火了?
│   ├── [ 44M]  5-3推理大模型做对了什么?DeepSeekV3与DeepSeekR1本质区别
│   ├── [ 21M]  5-4DeepSeek提示词模板与注意
│   ├── [6.8M]  5-5新手必知的10个DeepSeek魔法指令
│   ├── [ 68M]  5-6DeepSeek的模型与部署需求分析,以及资源获取方式
│   ├── [ 55M]  5-7DS本地部署:本地私有化AI对话助手实现
│   ├── [ 34M]  5-8DS云端部署:按需付费更加灵活
│   ├── [ 39M]  5-9DS云端API:个人用户最佳选择
│   └── [2.3M]  5-10本章小结
├──第6章 初识langchain:LLM大模型与AI应用的“粘合剂”/
│   ├── [3.0M]  6-1本章介绍
│   ├── [ 11M]  6-2langchain是什么以及发展过程
│   ├── [ 27M]  6-3langchain能做什么和能力一览
│   ├── [ 11M]  6-4langchain的优势与劣势分析
│   ├── [ 28M]  6-5langchain使用环境的搭建
│   ├── [ 19M]  6-6AI智能开发学习平台(实战+免费key+测试+AI资讯)
│   ├── [ 28M]  6-7先跑起来:第一个实例,了解langchain的基本模块
│   └── [2.6M]  6-8本章总结
├──第7章 ChatModels:磨平不同LLM的差异/
│   ├── [3.9M]  7-1本章介绍
│   ├── [ 24M]  7-2LangChain核心组件:LLMs与ChatModels
│   ├── [ 73M]  7-3LangChain使用标准事件驱动大模型
│   ├── [ 31M]  7-4tokens与上下文交互窗口
│   ├── [ 14M]  7-5模型异常处理与缓存机制
│   ├── [ 29M]  7-6如何配合本地大模型?模型Tokenusage的花费?
│   ├── [ 24M]  7-7大模型的ToolCall工具调用能力:先进大模型的标配
│   └── [2.8M]  7-8练一练:使用某个大模型来驱动事件
├──第8章 PromptTemple: 提示词工程在LangChain中的实践/
│   ├── [2.0M]  8-1本章介绍
│   ├── [9.5M]  8-2提示词:大模型工作的核心部件
│   ├── [ 13M]  8-3prompts模板:大模型推理的关键
│   ├── [7.3M]  8-4五种prompts模板实战:字符串模板应用
│   ├── [9.3M]  8-5五种prompts模板实战:对话模板应用
│   ├── [5.9M]  8-6五种prompts模板实战:消息占位符应用
│   ├── [6.0M]  8-7五种prompts模板实战:使用Message组合模板
│   ├── [ 27M]  8-8五种prompts模板实战:自定义模板应用
│   ├── @优库it资源网ukoou.com
│   ├── [ 30M]  8-9FewShot:提供推理质量的常见方式
│   ├── [ 32M]  8-10示例选择器-根据长度动态选择提示词示例
│   ├── [ 16M]  8-11示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例
│   ├── [ 18M]  8-12示例选择器-MMR与最大余弦相似度选择示例
│   ├── [8.5M]  8-13使用Partial实战部分格式化效果
│   ├── [ 35M]  8-14langchainhub加载提示词管理
│   ├── [2.1M]  8-15练一练:使用langchainhub加载提示词模板
│   └── [4.6M]  8-16本章总结
├──第9章 规范化输出:OutputParsers的关键技术/
│   ├── [9.3M]  9-1本章介绍
│   ├── [ 25M]  9-2常见的输出解析器OutputParsers一览
│   ├── [ 31M]  9-3文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(1)
│   ├── [ 37M]  9-4文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(2)
│   ├── [ 19M]  9-5LLM应用容错机制
│   ├── [ 22M]  9-6如何自定义解析器?
│   └── [3.2M]  9-7本章总结
└──第10章 LCEL:组件化开发的新范式/
    ├── [3.8M]  10-1本章介绍
    ├── [ 14M]  10-2Runnable接口到底是什么?
    ├── [ 27M]  10-3LCEL是什么与使用场景
    ├── [ 10M]  10-4链的基本应用:使用管道操作符快速生成一条链
    ├── [ 35M]  10-5链的基本应用:链的流式调用
    ├── [ 19M]  10-6链的基本应用:并行运行多条链
    ├── [ 16M]  10-7从老版本的chain迁移到LCEL
    ├── [ 32M]  10-8链的高级应用:在链中使用函数
    ├── [ 15M]  10-9链的高级应用:在链中自定义支持流输出的函数
    ├── [3.5M]  10-10链的高级应用:使用RunnablePassthrough来传递值
    ├── [ 14M]  10-11链的高级应用:如何在运行时动态添加链的配置
    ├── [ 43M]  10-12链的高级应用:为链增加记忆能力(短时记忆InMemoryHistory)
    ├── [ 20M]  10-13链的高级应用:使用Redis构建长期记忆
    ├── [ 27M]  10-14链的高级应用:使用LCEL来自定义路由链
    └── [1.8M]  10-15本章总结
└── 资料代码/