人工精选【小哲讲大模型】Agent应用开发知识点动画讲解视频
市面上的 Agent 教程大致分两类:一类直接甩框架 API,照着敲能跑通,换个业务场景就不知道从哪下手;另一类停在概念科普,听完还是不清楚一个能用的 Agent 到底由哪些部分拼起来。这套动画讲解走的是中间路线,把 Agent 开发里的关键概念逐个拆开讲清楚,重点不在某个具体框架怎么调,而在这些机
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市面上的 Agent 教程大致分两类:一类直接甩框架 API,照着敲能跑通,换个业务场景就不知道从哪下手;另一类停在概念科普,听完还是不清楚一个能用的 Agent 到底由哪些部分拼起来。这套动画讲解走的是中间路线,把 Agent 开发里的关键概念逐个拆开讲清楚,重点不在某个具体框架怎么调,而在这些机制为什么这样设计。
它解决的是"知道名词但串不起来"的问题
做 Agent 应用时,很多人卡在几个反复出现的地方:多步推理到底怎么一步步推进、Agent 和普通对话机器人的边界在哪、什么算自主 Agent、状态在多个步骤之间怎么保存和传递、系统整体怎么设计才不至于越写越乱。这套内容围绕这些具体问题展开,用动画把执行流程画出来,比纯文字描述更容易建立直观印象。如果你已经能调用大模型接口、写过简单的对话程序,但一碰到"让模型自己决定下一步做什么"就没思路,这里补的正是这段断层。
适合的基础:会一门编程语言,理解 API 调用和基本的程序流程控制,对大模型有使用经验即可。不需要事先学过 Agent 框架,也不要求数学或论文阅读背景。反过来,如果你还没写过任何调用大模型的代码,建议先补这一块再来看,否则动画看懂了、落到代码上仍然接不上。
建议的观看顺序
不必按顺序从头刷到尾。先看概念界定那几节,把 Agent、Chatbot、自主 Agent 三者的区别理清,这是后面所有内容的地基,概念混着看会越看越乱。接着看多步推理相关的部分,理解一个任务是怎么被拆成若干步骤并逐步执行的。最后再进入状态管理和系统设计,这两块偏工程,放在有了执行流程的直观印象之后看,吸收效果更好。评估基准那一部分可以留到最后,它更像是判断"做得好不好"的标尺,前期看容易没有实感。
动画形式的优势在于流程可视化,但劣势也明显:看的时候觉得都懂,关掉视频就忘。建议每看完一个知识点,立刻用自己的话把流程复述一遍,或者画一张简单的流程图。能画出来,才算真的理解。
学完之后能独立做什么
比较现实的预期是:你能独立设计一个带多步执行能力的 Agent 原型,知道状态该存在哪里、步骤之间怎么衔接、什么时候该让模型自主决策、什么时候该用固定逻辑兜底,并且能对自己做出来的东西给出基本的评估判断。这不等于能直接上手做生产级系统,工程侧的并发、容错、成本控制这些还需要在真实项目里补,但至少你不会再对着一个空目录不知道从哪写起。
配套练习上,建议不要只看不写。每学完一个机制,就用自己熟悉的语言和模型接口搭一个最小可运行版本,哪怕只有两三个步骤。状态管理部分尤其要动手,因为它涉及数据在流程中的实际流转,光看动画很难暴露自己理解上的漏洞。评估部分可以拿自己做的小原型跑几个典型任务,对照着看哪些环节容易出错。
课程目录
课程目录99 集
- 【小哲讲大模型】Agent应用开发知识点动画讲解视频必看.png [493.5 KB] 58.11_Agent 如何管理状态(State Management)?.mp4
- [12.6 MB] 169.15_如何设计生产级别的 Agent 系统.mp4
- [12.6 MB] 128.04_如何设计 Agent 评估基准(Benchmark)_.mp4
- [13.0 MB] 25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4
- [14.6 MB] 157.03_如何设计一个金融分析 Agent_.mp4
- [13.3 MB] 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4
- [16.3 MB] 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4
- [14.0 MB] 112.03_如何设计智能客服 Agent 系统?.mp4
- [14.6 MB] 153.14_如何防止 Agent 输出敏感信息_.mp4
- [11.8 MB] 113.04_如何设计办公自动化 Agent?.mp4
- [11.8 MB] 74.11_如何优化 RAG 的精确率?.mp4
- [12.3 MB] 149.10_如何防止恶意输入攻击 Agent_.mp4
- [14.9 MB] 87.08_Agent 如何执行代码?.mp4
- [12.6 MB] 143.04_如何防止 Agent 的权限提升攻击_.mp4
- [12.9 MB] 127.03_什么是在线评估_.mp4
- [12.5 MB] 117.08_如何降低 Agent 系统的响应延迟?.mp4
- [16.4 MB] 90.11_工具调用失败后 Agent 如何处理?.mp4
- [15.3 MB] 84.05_Function Calling 的设计原则是什么?.mp4
- [15.0 MB] 162.08_Agent 输出错误时如何排查_.mp4
- [12.2 MB] 6.06_Agent 和 Chatbot 的区别?.mp4
- [12.4 MB] 119.10_Agent 系统如何设计缓存策略?.mp4
- [11.4 MB] 115.06_Agent 系统如何扩展(Scale)以支持高并发?.mp4
- [12.7 MB] 45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性?.mp4
- [11.2 MB] 7.07_什么是自主 Agent?.mp4
- [15.2 MB] 61.14_Agent 如何进行任务优先级排序?.mp4
- [18.6 MB] 44.12_如何控制 LLM 的输出格式?.mp4
- [11.6 MB] 174.05_当前 Agent 技术的瓶颈在哪里?.mp4
- [14.3 MB] 167.13_如何提升 Agent 的任务成功率.mp4
- [12.9 MB] 63.16_如何设计一个垂直领域 Agent?.mp4
- [14.3 MB] 145.06_多用户场景下如何隔离用户数据_.mp4
- [11.6 MB] 42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板?.mp4
- [10.4 MB] 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4
- [15.6 MB] 160.06_Agent 在多目标冲突时如何决策_.mp4
- [13.6 MB] 95.01_你用过哪些 Agent 框架?如何评价?.mp4
- [11.2 MB] 123.14_Agent 系统如何实现优雅降级?.mp4
- [14.2 MB] 106.12_多 Agent 编排的核心挑战是什么?.mp4
- [14.9 MB] 72.09_向量相似度搜索是如何实现的?.mp4
- [14.0 MB] 37.05_什么是自洽性(Self-Consistency)?.mp4
- [11.5 MB] 161.07_如何为 Agent 实现长期记忆_.mp4
- [15.3 MB] 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4
- [13.6 MB] 51.04_Agent 的决策机制是什么?.mp4
- [12.9 MB] 91.12_如何验证工具调用结果的可靠性?.mp4
- [12.3 MB] 1.01_什么是 AI Agent?它与传统 AI 有什么区别?.mp4
- [19.9 MB] 150.11_生产环境中如何加固 Agent 系统_.mp4
- [12.2 MB] 105.11_DAG 和循环流在 Agent 工作流中如何选择?.mp4
- [12.0 MB] 57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现?.mp4
- [13.7 MB] 76.13_RAG 如何解决长上下文问题?.mp4
- [15.2 MB] 43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别?.mp4
- [12.0 MB] 33.01_什么是提示词工程(Prompt Engineering)?.mp4
- [9.5 MB] 64.01_什么是 RAG(检索增强生成)?.mp4
- [14.9 MB] 55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复?.mp4
- [13.3 MB] 100.06_什么是 CrewAI?它的设计理念是什么?.mp4
- [12.2 MB] 140.01_什么是 Prompt 注入攻击_.mp4
- [12.4 MB] 138.14_Agent 系统中如何设计反馈闭环_.mp4
- [14.2 MB] 109.15_Agent 系统如何调试?.mp4
- [13.8 MB] ⭐不要加视频中的老师微信.txt [147.0 B] 103.09_用开源框架还是自研 Agent 框架?.mp4
- [11.1 MB] 11.11_什么是推理引擎_.mp4
- [15.7 MB] 88.09_如何协调多工具的调用?.mp4
- [13.0 MB] 124.15_多模型 Fallback 策略如何设计?.mp4
- [15.6 MB] 73.10_如何优化 RAG 的召回率?.mp4
- [15.5 MB] 93.14_什么是 MCP(Model Context Protocol)?.mp4
- [11.9 MB] 67.04_什么是向量嵌入(Embedding)?.mp4
- [15.9 MB] 131.07_如何评估 Agent 的工具使用能力_.mp4
- [11.9 MB] 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4
- [13.2 MB] 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别?.mp4
- [13.9 MB] 40.08_什么是 Prompt 注入攻击?.mp4
- [15.3 MB] 175.06_你做过最复杂的 Agent 项目是什么?(参考性回答).mp4
- [15.6 MB] 173.04_Agent 与 AGI 的关系?.mp4
- [16.6 MB] 147.08_Agent 系统的审计日志应该记录什么_.mp4
- [13.1 MB] 163.09_Agent 成本过高如何优化.mp4
- [11.9 MB] 110.01_如何设计企业级 Agent 系统?.mp4
- [14.3 MB] 111.02_如何设计一个 AI 助理产品?.mp4
- [17.0 MB] 66.03_为什么 Agent 需要 RAG?.mp4
- [12.2 MB] 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4
- [13.5 MB] 136.12_如何系统地优化 Prompt_.mp4
- [14.3 MB] 176.07_如何评价主流 Agent 框架?.mp4
- [14.4 MB] 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4
- [14.2 MB] 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent?.mp4
- [16.9 MB] 154.15_如何为 Agent 系统设计安全策略_.mp4
- [12.9 MB] 159.05_如何设计一个多 Agent 协作系统_.mp4
- [13.4 MB] 36.04_为什么 CoT 能提升推理能力?.mp4
- [13.8 MB] 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4
- [12.3 MB] 165.11_RAG 效果不好如何排查改进.mp4
- [13.0 MB] 171.02_Agent 会取代人类工作吗.mp4
- [16.8 MB] 79.16_RAG 落地最难的问题是什么?.mp4
- [16.0 MB] 28.12_开源模型 vs API 模型,如何选择_.mp4
- [16.2 MB] 158.04_如何设计一个代码生成 Agent_.mp4
- [11.8 MB] 19.03_什么是 Token_.mp4
- [12.6 MB] 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4
- [13.0 MB] 141.02_Agent 系统中数据泄露的风险有哪些?.mp4
- [12.3 MB] 98.04_AutoGPT 的核心思路是什么?.mp4
- [9.4 MB] 71.08_常见向量数据库有哪些?如何选择?.mp4
- [15.7 MB] 50.03_什么是任务分解?Agent 如何做任务分解?.mp4
- [16.2 MB] 13.13_什么是环境交互_.mp4
- [13.9 MB] 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4
- [12.5 MB] 92.13_如何设计 Agent 的插件系统?.mp4
- [16.5 MB] 107.13_如何构建一个 Agent Pipeline?.mp4
- [11.7 MB] 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4
- [12.6 MB] 适合人群 AI开发者 机器学习工程师 对Agent技术感兴趣的学习者 学习收获 掌握Agent应用开发基础知识 了解Agent系统设计方法 提升AI应用开发能力 祝您学习愉快! 学有所成,前程似锦!





