解决什么问题：把大模型从聊天框变成干活工具

很多上班族对大语言模型的实际使用，还停留在复制粘贴写邮件、润色周报的阶段。这门课要解决的核心场景很明确：当你有一项重复性工作，比如每天搜集抖音热点并写口播稿、按固定模板做小红书图文、回复特定业务咨询时，如何让大模型自动按你设定的流程跑完，而不是每次都要手动输入长篇提示词。它不教底层大模型算法原理，而是聚焦在应用层，教你用现成平台和接口把模型封装成能独立干活的智能体。对于需要处理大量文案、客服咨询或基础数据整理的运营、产品、行政等岗位，这直接关系到能否把每天两小时的机械劳动压缩到十几分钟。

适合什么基础与建议先看的模块

这门课对技术门槛的切分比较克制。前两章主要基于可视化界面操作，只要你会用网页工具、能写清楚自然语言指令就能跟上，适合完全不懂代码的转行者用来建立对智能体工作流的基本认知。如果你有编程基础，想接入企业内部系统，重点要放在第三章。这部分涉及后端接口调用与工作流编排，需要看懂基础代码逻辑和参数配置。建议所有人先从第二章的国内工具集成案例看起，这个模块演示了如何让一个智能体调用外部搜索、绘图或排版工具，能帮你最快理解智能体不只是聊天机器人，而是能调度其他软件的指挥中心。看完这部分再回头看第一章的基础概念，理解会更透彻。

学完能做什么与资料配合建议

跟着完整学一遍后，你应该能独立交付三类成果：一是针对特定平台的爆款文案生成器，比如喂给它一个选题就能按小红书或短视频的网感风格输出成稿；二是能集成多款外部工具的复合型助手，比如自动查天气、搜新闻并整理排版；三是具备基础问答与业务流转能力的智能客服。练习时，不要只停留在看演示视频。建议每看完一个配置拆解，立刻用自己的工作素材跑一遍：比如把你们公司真实的客服话术导进去，测试它面对客户刁钻问题时的回复边界。遇到接口调用报错，先检查自己填的密钥权限和工作流节点条件，这是新手最容易卡壳的地方。把课程里的案例当成脚手架，替换成你自己的业务数据反复调试，才能真正把工具变成你个人的工作壁垒。


手把手带你搭建属于自己的智能体

课程目录

*   第一章：AI Agent 基本概念/

  *   01｜人工智能的发展阶段

  *   02｜什么是Agent？

  *   03｜零基础搭建第一个智能体：语音汇报小秘书

  *   04｜零基础搭建第二个智能体：抖音热点短视频文案助理

*   第二章：GPTs 打造你的专属智能体/

  *   05｜了解GPTs

  *   06｜GPTs智能体案例解析：小红书文案、流程图设计与编辑

  *   07｜GPTs智能体案例解析：数据分析

  *   08｜案例演示：打造一个集成国内上百款工具的GPTs

  *   09｜详细配置：打造一个集成国内上百款工具的GPTs

*   第三章：AI Agent 搭建智能客服实战/

  *   10｜智能客服Agent：实战演示

  *   11｜智能客服Agent：整体设计流程解析

  *   12｜智能客服Agent：后端解析（Assistants API）

  *   13｜智能客服Agent：工作流配置

  *   14｜智能客服Agent：后端配置

  *   15｜智能客服Agent：集成外部统计工具

*   第四章：FastGPT 知识库以及智能体/

  *   16｜FastGPT介绍

  *   17｜FastGPT创建知识库详解

  *   18｜FastGPT知识库应用配置详解

  *   19｜FastGPT测试并发布应用

  *   20｜FastGPT智能客服搭建：高级编排介绍

  *   21｜FastGPT智能客服搭建：基础配置

  *   22｜FastGPT智能客服搭建：结构化数据提取

  *   23｜FastGPT智能客服搭建：集成外部工具

  *   24｜FastGPT私有部署

  *   25｜FastGPT接入云端：Azure + ChatGLM

  *   26｜FastGPT接入本地大模型：ChatGLM3

  *   27｜FastGPT接入本地大模型：详细配置

*   第五章：AutoGen 智能体实战/

  *   28｜AutoGen框架介绍

  *   29｜AutoGen基础环境安装

  *   30｜AutoGen基本使用介绍

  *   31｜AutoGen模型配置以及场景演示

  *   32｜AutoGen添加自定义技能

  *   33｜AutoGen基于外部API创建技能

  *   34｜AutoGen集成API平台

  *   35｜AutoGen API接口转换为技能

  *   36｜AutoGen特定业务场景下的智能工作流

  *   37｜AutoGen多智能体协作演示

  *   38｜AutoGen搭建多智能体团队为你工作

  *   39｜AutoGen工作流接入实际业务应用：实战演示

  *   40｜AutoGen工作流接入实际业务应用：详细配置

*   第六章：模型部署与RAG/

  *   41｜手把手带你本地部署大模型

  *   42｜手工下载大模型

  *   43｜接入本地部署大模型

  *   44｜RAG基本工作原理介绍

  *   45｜接入本地知识库

  *   46｜RAG技能添加

*   第七章：AI 商业应用落地实战/

  *   47｜GPU服务器部署大模型

  *   48｜HuggingFace模型百倍速下载

  *   49｜模型微调：手把手带你微调ChatGLM3

  *   50｜模型微调：导出并应用训练后的ChatGLM模型

*   第八章：数据分析智能体实战/

  *   51｜DB-GPT介绍

  *   52｜DB-GPT环境安装

  *   53｜DB-GPT Excel对话

  *   54｜DB-GPT数据库对话

  *   55｜DB-GPT图表统计

  *   56｜DB-GPT多智能体协作