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Agent实战课程

这门课的主题是 Agent 实战,落点很集中:用 Coze 把「工作流」这件事跑通。如果你最近在琢磨怎么让 AI 不只是聊天,而是真的按步骤把一件事做完,这套资料就是冲着这个场景来的。 它解决的是什么问题 多数人对 Agent 的困惑不在于概念,而在于「我到底能用它干什么」。这门课给的答案很具体:把

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这门课的主题是 Agent 实战,落点很集中:用 Coze 把「工作流」这件事跑通。如果你最近在琢磨怎么让 AI 不只是聊天,而是真的按步骤把一件事做完,这套资料就是冲着这个场景来的。

它解决的是什么问题

多数人对 Agent 的困惑不在于概念,而在于「我到底能用它干什么」。这门课给的答案很具体:把重复性的信息处理流程交出去。比如让工作流自己完成新闻的搜索与总结、按模板生成新闻稿、批量产出历史人物视频素材、自动完成剪辑、承接智能客服的问答,以及把结果写回飞书表格形成办公闭环。这些任务的共同点是——步骤固定、需要调工具、需要模型做判断,恰好是工作流最擅长、纯对话最难稳定完成的部分。

换句话说,它教的不是提示词技巧,而是怎么把一个真实需求拆成节点、配好插件和模型、再把智能体接上去。学完之后你看待 AI 的方式会从「问一句答一句」变成「搭一条流水线」。

适合什么基础,先看哪几块

入门门槛不高,不需要写代码,但要能接受「配置」这种工作方式:填参数、连线、调试节点输出。如果你完全没接触过任何自动化工具,建议从工作流的登录与创建开始,先照着把第一个新闻搜索与总结的工作流完整做一遍,理解节点之间的数据是怎么传递的。这一步别跳,后面所有案例都是它的变体。

有基础的人可以跳过基础操作,直接看新闻稿创作和智能客服这两块。前者练的是内容生成的流程编排,后者练的是多轮问答与知识接入,是两条不同的技术路线。历史人物视频素材和自动化剪辑属于内容生产方向,对做自媒体或运营的人更实用;结合飞书表格办公那一部分,则更贴近企业内部提效的需求,做行政、运营、数据整理的人可以优先看。

学完能独立做什么,资料怎么配合练

按顺序走完,你应该能独立搭出几类东西:一个能自动搜索并汇总信息的助手、一个按固定结构产出文案的工作流、一个能接住常见问题的客服智能体,以及一条从素材生成到剪辑的自动化流程。这些都不是演示级别的玩具,改改参数就能接到自己的实际任务上。

资料以视频操作为主,配合少量截图说明,节奏偏演示,看的时候容易产生「我懂了」的错觉。建议的做法是:每看完一节就关掉视频,自己从空白工作流重搭一遍,卡住再回看。插件配置和大模型节点这两块最容易出问题,重点是搞清每个节点的输入输出格式,而不是记住界面上点了哪里。遇到案例里的具体场景(比如新闻、历史人物),可以换成你自己工作里的真实素材来练,迁移一次比重复看三遍有用。

最后提醒一句:Coze 这类平台的界面和插件会更新,视频里的操作路径可能和现在略有出入,遇到对不上的地方,按逻辑找对应功能即可,不必纠结细节差异。

课程目录

第 1 部分6 集
  • 课程介绍 本页收录 Agent实战课程,方向为AI,重点涉及 Agent。 内容涵盖:Coze打造第一个工作流、Coze打造新闻稿创作工作流、Coze打造历史人物视频素材、Coze自动化剪辑、Coze打造智能客服、Coze结合飞书表格办公 等主题。 适合正在补 Agent 相关知识、想按目录逐步推进的学习者。 下方为完整资料与目录,可先看目录判断是否符合需要。 课程内容详情 第一部分:课程介绍(第01章) 01 课程介绍1-1 课程介绍 -.mp4
  • 第二部分:Coze工作流入门(第02-03章) 第02章:Coze打造第一个工作流 - 新闻搜索与总结(6小节) 2-1 COZE登录与创建工作流方法.png 2-2 工作流要完成的任务与节点定义 -.mp4
  • 2-3 插件配置方法与参数 -.mp4
  • 2-4 大模型节点配置方法 -.mp4
  • 2-5 结束节点配置 -.mp4
  • 2-6 智能体配置方法 -.mp4
第03章:Coze打造新闻稿创作工作流 - 循环使用方法(5小节)26 集
  • 3-1 循环节点方法解读 -.mp4
  • 3-2 循环中参数的定义方法 -.mp4
  • 3-3 续写新闻稿件方法(循环中间变量使用)-.mp4
  • 3-4 智能体测试与输出节点 -.mp4
  • 3-5 批处理的作用与效果 -.mp4
  • 第三部分:Coze多媒体创作(第04-05章) 第04章:Coze打造历史人物视频素材(12小节) 4-1 做视频素材业务逻辑分析 -.mp4
  • 4-2 做剧本节点系统提示词方法 -.mp4
  • 4-3 完成剧本节点输出 -.mp4
  • 4-4 画面描述与图像生成节点构建 -.mp4
  • 4-5 图像违规词限制与运镜节点 -.mp4
  • 4-6 视频节点构建与错误分析 -.mp4
  • 4-7 图像生成节点错误调试并保险 -.mp4
  • 4-8 视频生成节点容易违规的解决方法 -.mp4
  • 4-9 选修:配置外部视频软件成为插件 -.mp4
  • 4-
  • 10 选修:自定义插件配置方法实例 -.mp4
  • 4-
  • 11 选修:工作流中添加视频插件 -.mp4
  • 后三节选修说明(图文).png 第05章:Coze自动化剪辑(5小节) 5-1 时间线定义方法 -.mp4
  • 5-2 剪映插件介绍 -.mp4
  • 5-3 时间线和素材绑定方法 -.mp4
  • 5-4 剪映草稿添加素材方法 -.mp4
  • 5-5 得到合成后的视频 -.mp4
  • 第四部分:Coze办公与客服场景(第06-09章) 第06章:Coze打造智能客服(5小节) 6-1 对话流配置与创建 -.mp4
  • 6-2 选择器的使用方法 -.mp4
  • 6-3 数据库与大模型的匹配方法 -.mp4
  • 6-4 知识库构建与匹配方法 -.mp4
  • 6-5 汇总输出与测试 -.mp4
第07章:Coze结合飞书表格办公(5小节)5 集
  • 7-1 DEMO演示与基本流程分析 -.mp4
  • 7-2 表格填入模块解读 -.mp4
  • 7-3 表格的输入与输出 -.mp4
  • 7-4 查找与匹配的方法 -.mp4
  • 7-5 飞书表格智能体测试应用与常见问题 -.mp4
第08章:Coze打造装修设计与应用创建(5小节)5 集
  • 8-1 DEMO演示与应用分析 -.mp4
  • 8-2 输入参数与大模型配置 -.mp4
  • 8-3 图像生成模型配置 -.mp4
  • 8-4 Coze中的应用模块配置 -.mp4
  • 8-5 Coze应用界面设计 -.mp4
第09章:文案(小红书笔记)生成智能体搭建(2小节)7 集
  • 9-1 提示词与工作流配置 -.mp4
  • 9-2 插件配置方法与输出 -.mp4
  • 第五部分:Coze进阶开发(第10-14章) 第10章:Coze-API使用并结合Cursor构建应用(5小节) 10-1 Coze-API开通方法 -.mp4
  • 10-2 API外部调用方法实例演示 -.mp4
  • 10-3 Cursor应用例子分析 -.mp4
  • 10-4 用Cursor构建一个浏览器插件 -.mp4
  • 10-5 API调用与插件测试 -.mp4
第11章:Coze打造数据分析智能体(8小节)8 集
  • 11-1 效果演示与数据读取 -.mp4
  • 11-2 数据清洗与处理 -.mp4
  • 11-3 结合DeepSeek构建代码节点 -.mp4
  • 11-4 结合DeepSeek进行数据分析 -.mp4
  • 11-5 配置插件把分析结果存在Excel里 -.mp4
  • 11-6 数据可视化配置方法与节点调试分析 -.mp4
  • 11-7 不同可视化图表配置方法 -.mp4
  • 11-8 输出与展示配置 -.mp4
第12章:Coze中配置自己的插件(3小节)3 集
  • 12-1 插件的基本配置方法 -.mp4
  • 12-2 输入输出参数配置方法 -.mp4
  • 12-3 在工作流中配置自己的插件并使用 -.mp4
第13章:Coze发票助手搭建(5小节)5 集
  • 13-1 发票助手插件接入 -.mp4
  • 13-2 数据表创建方法 -.mp4
  • 13-3 识别工作流配置与测试 -.mp4
  • 13-4 调用模块工作流配置 -.mp4
  • 13-5 知识库配置 -.mp4
第14章:Coze邮件助手(3小节)8 集
  • 14-1 自定义插件创建方法与流程 -.mp4
  • 14-2 插件输出配置与循环体 -.mp4
  • 14-3 知识库配置与结果输出 -.mp4
  • 第六部分:RPA与知识库(第15-17章) 第15章:影刀RPA实战(5小节) 15-1 影刀RPA分析 -.mp4
  • 15-2 影刀安装方法 -.mp4
  • 15-3 影刀流程配置方法实例 -.mp4
  • 15-4 执行循环操作 -.mp4
  • 15-5 完成文案采集的全部功能 -.mp4
第16章:RAGFLOW本地化知识库(5小节)5 集
  • 16-1 RAGFLOW介绍和特点 -.mp4
  • 16-2 RAGFLOW接入本地模型 -.mp4
  • 16-3 Chat与Embedding模型接入 -.mp4
  • 16-4 知识库构建实例 -.mp4
  • 16-5 封装成API调用 -.mp4
第17章:RAG检索架构分析及应用(6小节)16 集
  • 17-1 RAG要完成的任务解读 -.mp4
  • 17-2 RAG整体流程解读 -.mp4
  • 17-3 召回优化策略分析 -.mp4
  • 17-4 召回改进方案解读 -.mp4
  • 17-5 评估工具RAGAS -.mp4
  • 17-6 外接本地数据库工具 -.mp4
  • 第七部分:智能体框架实战(第18-22章) 第18章:斯坦福AI小镇架构与项目解读(10小节) 18-1 整体故事解读 -.mp4
  • 18-2 要解决的问题和整体框架分析 -.mp4
  • 18-3 论文基本框架分析 -.mp4
  • 18-4 Agent的记忆信息 -.mp4
  • 18-5 感知与反思模块构建流程 -.mp4
  • 18-6 计划模块实现细节 -.mp4
  • 18-7 整体流程框架图 -.mp4
  • 18-8 感知模块解读 -.mp4
  • 18-9 思考模块解读 -.mp4
  • 18-
  • 10 项目环境配置方法解读 -.mp4
第19章:Autogen框架实战(7小节)7 集
  • 19-0 Python环境说明 -.mp4
  • 19-1 AutoGenStudio框架安装与介绍 -.mp4
  • 19-2 动作API配置方法 -.mp4
  • 19-3 国内常用API配置方法 -.mp4
  • 19-4 API接口在线测试 -.mp4
  • 19-5 工作流配置 -.mp4
  • 19-6 执行流程与结果 -.mp4
第20章:部署与进阶应用实战(12小节)12 集
  • 20-1 API生成方法 -.mp4
  • 20-2 GroupChat模块 -.mp4
  • 20-3 执行流程分析 -.mp4
  • 20-4 外接本地支持库配置方法 -.mp4
  • 20-5 加入RAG技能 -.mp4
  • 20-6 LMStudio本地下载部署模型 -.mp4
  • 20-7 调用本地模型方法与配置 -.mp4
  • 20-8 AutogenStudio本地化部署流程 -.mp4
  • 20-9 本地化部署接入应用实例 -.mp4
  • 20-
  • 10 调用SD-API完成设计 -.mp4
  • 20-
  • 11 Ollama环境配置与安装 -.mp4
  • 20-
  • 12 Autogen接入本地模型 -.mp4
第21章:MetaGPT框架解读(9小节)9 集
  • 21-1 论文概述分析 -.mp4
  • 21-2 整体框架逻辑介绍 -.mp4
  • 21-3 项目环境配置 -.mp4
  • 21-4 基础解读:动作定义方式 -.mp4
  • 21-5 基础解读:角色定义 -.mp4
  • 21-6 单动作智能体实现方法 -.mp4
  • 21-7 多动作配置方法 -.mp4
  • 21-8 定时器任务环境配置 -.mp4
  • 21-9 定时器任务流程解读分析 -.mp4
第22章:MetaGPT应用实战 - 网上调研资料(6小节)12 集
  • 22-0 基本Agent的组成 -.mp4
  • 22-1 Agent要完成的任务和业务逻辑定义 -.mp4
  • 22-2 问题拆解与执行流程 -.mp4
  • 22-3 检索得到重要的URL -.mp4
  • 22-4 子问题生成总结结果 -.mp4
  • 22-5 总结与结果输出 -.mp4
  • 第八部分:大模型微调与部署(第23-25章) 第23章:结合GPT打造自己领域专属客服(6小节) 23-1 DEMO演示与整体架构分析 -.mp4
  • 23-2 后端GPT项目部署启动 -.mp4
  • 23-3 前端助手API与流程图配置 -.mp4
  • 23-4 接入外部API的方法与流程 -.mp4
  • 23-5 引入API方法解读 -.mp4
  • 23-6 指令提示构建 -.mp4
第24章:本地大模型微调 - Llama3应用实战(6小节)6 集
  • 24-1 环境相关配置解读 -.mp4
  • 24-2 工具调用流程拆解 -.mp4
  • 24-3 功能调用方法实例 -.mp4
  • 24-4 RAG环境配置搭建 -.mp4
  • 24-5 Llama3应用-RAG搭建方法 -.mp4
  • 24-6 RAG基本流程分析 -.mp4
第25章:Llama3微调-量化-部署(6小节)11 集
  • 25-1 LORA微调方法 -.mp4
  • 25-2 指令微调所需数据与模型下载 -.mp4
  • 25-3 Llama3模型微调实例 -.mp4
  • 25-4 Llama3微调后进行量化 -.mp4
  • 25-5 Llama.cpp量化实例 -.mp4
  • 25-6 部署应用 -.mp4
  • 第九部分:拓展项目与技术总结(第26-30章) 第26章:拓展 - 计算机视觉项目实例(11小节) 26-1 ~ 26-
  • 11 项目需求分析、数据准备、模型选择、经验总结 第27章:拓展 - 数据挖掘项目流程(5小节) 27-1 数据挖掘要解决的问题 -.mp4
  • 27-2 数据处理与清洗分析 -.mp4
  • 27-3 特征工程的作用与流程 -.mp4
  • 27-4 机器学习算法分析 -.mp4
  • 27-5 模板到哪去找 -.mp4
第28章:拓展 - 自然语言处理项目流程(5小节)5 集
  • 28-1 知识图谱要解决的问题与流程分析 -.mp4
  • 28-2 知识图谱项目实际应用分析 -.mp4
  • 28-3 知识图谱实战应用项目解读 -.mp4
  • 28-4 大模型要解决的问题和应用分析 -.mp4
  • 28-5 工具总结分析 -.mp4
第29章:MOE多专家系统(3小节)3 集
  • 29-1 MOE概述分析 -.mp4
  • 29-2 MOE模块实现方法解读 -.mp4
  • 29-3 效果分析与总结 -.mp4
第30章:OpenAI-LLM模型优化总结(3小节)3 集
  • 30-1 RAG与微调可以解决与无法解决的问题 -.mp4
  • 30-2 RAG实践策略 -.mp4
  • 30-3 微调要解决的问题 -.mp4
  • 配套资料清单 Coze智能体系列资料 COZE历史人物视频素材(提示词/剧本/时间线) COZE发票助手(提示词+示例图片) COZE数据分析(代码+Excel数据) COZE文案生成+飞书表格(6个提示词) COZE新闻总结(循环体提示词) COZE智能客服(场景问题分类) COZE邮箱助手(提示词+代码) COZE飞书书签自动化(7个提示词) Coze写作工作流(小红书提示词) 智能体框架资料 Autogen与部署模块(HTML/CSS/代码) MetaGPT(源码+PDF+示例) Langchain工具实例 GPTS打造Agent实战(各类文案模板) 大模型微调与知识库 LLM与LORA微调策略(PDF) RAG检索架构分析(PDF+PNG) Llama3相关代码(RAG/量化/部署) RAGFLOW API代码 华佗医学大模型实战源码 论文与思维导图 斯坦福AI小镇(论文+PDF+PNG) Agent架构解读(思维导图PDF+多张PNG) OpenAI模型优化总结(13张配图) 课程特点 ✅ 手把手教学:每小节都有完整代码和提示词 ✅ 覆盖主流框架:Coze / Autogen / MetaGPT / RAGFLOW / Llama3 ✅ 实战项目丰富:新闻总结、视频生成、智能客服、数据分析、发票助手等 ✅ 从入门到部署:包含API调用、本地化部署、模型微调与量化 ✅ 配套资料齐全:提供所有提示词、代码、数据、PDF文档