人工精选迪哥2024 AI必会Agent（应用解读+项目实战）
这门课解决什么痛点，适合谁学 很多人对 Agent 的理解还停留在“能聊天的机器人”层面，但职场真正需要的，是能把大模型嵌入业务流、自动处理数据的智能体。这门课核心解决的是从“概念”到“落地”的断层问题：不仅讲透 Agent 的基本能力与大模型、多角色交互的关系，更聚焦于如何用 Coze 和 Aut
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这门课解决什么痛点，适合谁学
很多人对 Agent 的理解还停留在“能聊天的机器人”层面，但职场真正需要的，是能把大模型嵌入业务流、自动处理数据的智能体。这门课核心解决的是从“概念”到“落地”的断层问题：不仅讲透 Agent 的基本能力与大模型、多角色交互的关系，更聚焦于如何用 Coze 和 AutoGen Studio 等工具，构建具备插件调用、知识库检索、循环逻辑控制能力的实用系统。
内容兼顾低代码与编程两条路径，既适合希望快速通过 Coze 工作流交付结果的运营、产品或业务人员，也适合希望通过 Python 环境部署后端、开发自定义插件的技术进阶者。 prerequisite 不要求你是算法专家，但需要具备基本的计算机操作能力，并对 API 调用、参数配置有基础认知。若你此前零接触过提示词工程或工作流设计，建议先熟悉大模型的基础交互逻辑再入手。
学习路径与资料配合建议
建议按“认知-平台实操-框架深潜”的顺序推进。首先通过前半部分的理论与 GPTS 分析，建立对 Agent 架构的整体认知，理解插件、数据表、知识库在其中的角色。随后重点攻克 Coze 模块：从基础使用解读入手，深入工作流中循环配置、中间变量作用、输入输出参数定义等关键细节，并动手完成发票助手、新闻报告整理等经典任务，这是最快验证学习效果的路径。
对于有编程基础的学习者，后半段的 AutoGen Studio 部分是进阶关键。需先确保 Python 环境配置正确，随后学习动作 API 配置、国内常用大模型接口接入及 GroupChat 多智能体协作模式。资料中的 DEMO 演示与前后端部署文件是实战核心，务必跟随步骤完成本地库配置与外部 API 调用测试。不要只看视频，必须亲手配置一次插件和知识库，才能真正掌握 Agent 开发中“编排”与“执行”的区别，最终独立搭建出可对外提供服务的小型智能体应用。
学完能独立做什么
完成全部模块后，你将能够独立使用 Coze 平台搭建包含复杂逻辑（如循环判断、多步骤数据流转）的工作流应用，并能通过插件扩展实现数据库读写、邮件发送等外部系统交互。同时，你具备基于 AutoGen Studio 框架，利用 Python 配置多角色对话、调用本地或云端大模型 API 的能力，能够开发出具备一定自主规划能力的智能助手原型。这不仅是学会一个工具，更是掌握了将大模型能力转化为具体业务解决方案的工程化思维，为后续深入 RAG 系统或企业级 AI 应用开发打下坚实基础。
课程目录
课程目录155 集
- 001.1-Agent要解决的问题分析.mp4
- 002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4
- 003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4
- 004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4
- 005.5-整体总结分析.mp4
- 006.6-GPTS分析一波.mp4
- 007.7-经典任务分析.mp4
- 008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
- 009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
- 010.1-数据查找配置.mp4
- 011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
- 012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
- 013.4-循环体注意事项更新.mp4
- 014.1-插件的基本配置方法.mp4
- 015.2-输入输出参数配置方法.mp4
- 016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
- 017.1-发票助手插件接入.mp4
- 018.2-数据表创建方法.mp4
- 019.3-识别工作流配置与测试.mp4
- 020.4-调用模块工作流配置.mp4
- 021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
- 022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4
- 023.3-知识库构建方法与应用.mp4
- 024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
- 025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
- 026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
- 027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
- 028.5-引入API方法解读.mp4
- 029.6-指令提示构建.mp4
- 030.0-Python环境说明.mp4
- 031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
- 032.2-动作API配置方法.mp4
- 033.3-国内常用API配置方法.mp4
- 034.4-API接口在线测试.mp4
- 035.5-工作流配置.mp4
- 036.6-执行流程与结果.mp4
- 037.1-API生成方法.mp4
- 038.2-GroupChat模块.mp4
- 039.3-执行流程分析.mp4
- 040.4-外接本地支持库配置方法.mp4
- 041.5-加入RAG技能.mp4
- 042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
- 043.7-调用本地模型方法与配置.mp4
- 044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
- 045.9-本地化部署接入应用实例.mp4
- 046.11-Ollama环境配置与安装.mp4
- 047.12-autogen接入本地模型.mp4
- 048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
- 049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
- 050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
- 051.4-知识库构建实例.mp4
- 052.5-封装成API调用.mp4
- 053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4
- 054.2-调用API的控制方式.mp4
- 055.3-API相关配置完成.mp4
- 056.4-完成指令与脚本并生成.mp4
- 057.1-论文概述分析.mp4
- 058.2-整体框架逻辑介绍.mp4
- 059.3-项目环境配置.mp4
- 060.4-基础解读-动作定义方式.mp4
- 061.5-基础解读-角色定义.mp4
- 062.6-单动作智能体实现方法.mp4
- 063.7-多动作配置方法.mp4
- 064.8-定时器任务环境配置.mp4
- 065.9-定时器任务流程解读分析.mp4
- 066.0-基本Agent的组成.mp4
- 067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
- 068.2-问题拆解与执行流程.mp4
- 069.3-检索得到重要的URL.mp4
- 070.4-子问题生成总结结果.mp4
- 071.5-总结与结果输出.mp4
- 072.1-RAG要完成的任务解读.mp4
- 073.2-RAG整体流程解读.mp4
- 074.3-召回优化策略分析.mp4
- 075.4-召回改进方案解读.mp4
- 076.5-评估工具RAGAS.mp4
- 077.6-外接本地数据库工具.mp4
- 078.1-整体故事解读.mp4
- 079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
- 080.3-论文基本框架分析.mp4
- 081.4-Agent的记忆信息.mp4
- 082.5-感知与反思模块构建流程.mp4
- 083.6-计划模块实现细节.mp4
- 084.7-整体流程框架图.mp4
- 085.8-感知模块解读.mp4
- 086.9-思考模块解读.mp4
- 087.10-项目环境配置方法解读.mp4
- 088.1-langchain框架解读.mp4
- 089.2-基本API调用方法.mp4
- 090.3-数据文档切分操作.mp4
- 091.4-样本索引与向量构建.mp4
- 092.5-数据切块方法.mp4
- 093.1-MOE概述分析.mp4
- 094.2-MOE模块实现方法解读.mp4
- 095.3-效果分析与总结.mp4
- 096.1-大模型如何做下游任务.mp4
- 097.2-LLM落地微调分析.mp4
- 098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4
- 099.4-LORA微调的核心思想.mp4
- 100.5-LORA模型实现细节.mp4
- 101.1-提示工程的作用.mp4
- 102.2-项目数据解读.mp4
- 103.3-源码调用DEBUG解读.mp4
- 104.4-训练流程演示.mp4
- 105.5-效果演示与总结分析.mp4
- 106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
- 107.2-RAG实践策略.mp4
- 108.3-微调要解决的问题.mp4
- 109.1-项目需求分析流程.mp4
- 110.2-数据与特征库准备.mp4
- 111.3-模型准备与项目分析.mp4
- 112.4-模型选择方法总结.mp4
- 113.5-项目经验总结与优化方法.mp4
- 114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
- 115.2-数据处理与清洗分析.mp4
- 116.3-特征工程的作用与流程.mp4
- 117.4-机器学习算法分析.mp4
- 118.5-模板到哪去找.mp4
- 119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
- 120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
- 121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
- 122.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4
- 123.5-工具总结分析.mp4
- 124.1-COZE开发者平台解读.mp4
- 125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
- 126.2-环境相关配置解读.mp4
- 127.3-工具调用流程拆解.mp4
- 128.4-功能调用方法实例.mp4
- 129.5-RAG环境配置搭建.mp4
- 130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
- 131.7-RAG基本流程分析.mp4
- 132.1-LORA微调方法.mp4
- 133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
- 134.3-llama3模型微调实例.mp4
- 135.4-llama3微调后进行量化.mp4
- 136.5-llama.cpp量化实例.mp4
- 137.6-部署应用.mp4
- 138.配置.mp4
- 139.1-提示词与工作流配置.mp4
- 140.2-插件配置方法与输出.mp4
- 141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4
- 142.语聚AI插件制作更新(刷完第三章动手做的时候再看就行).mp4
- 143.1-扣子开发平台实例解读.mp4
- 144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4
- 145.2-技能测试与插件创建实例.mp4
- 146.3-配置好自己的DIY技能.mp4
- 147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4
- 148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4
- 149.COZE的UI界面变化.mp4
- 150.1-产品功能与需求分析.mp4
- 151.2-文案助手的工作流程设计.mp4
- 152.3-配置插件与测试效果.mp4
- 153.COZE的UI界面更新.mp4
- 154.COZE介绍与界面更新.mp4
- 155.语聚AI插件制作更新.mp4
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