针对大模型应用落地的实战指引
当前职场中,单纯掌握Prompt工程已不足以应对复杂的业务需求,核心痛点转向如何构建能自主决策、调用工具的大模型Agent(智能体)。本课程聚焦于Agent系统的底层逻辑与应用开发,解决从“对话”到“执行”的技术断层。它并非泛泛而谈AI概念,而是针对有具体工程落地场景(如自动化办公、智能客服、代码辅助)的团队或个人,提供一套可复用的开发方法论。适合具备Python基础、熟悉LLM基本交互逻辑、并渴望将AI能力嵌入实际工作流的技术人员或初级开发工程师。如果你完全没有编程经验,直接上手会面临较大阻力;若你正在寻找纯理论或学术向内容,此课的实战导向可能并非最佳选择。
核心模块与学习路径建议
资料包内容围绕Agent的全生命周期展开,建议遵循“架构理解-核心开发-场景深化”的路径进行消化。首先重点研读Agent核心架构部分,深入理解ReAct、Plan-and-Solve等主流推理框架的原理,这是决定智能体能否稳定运行的基石。其次,切入工具调用(Tool Use)与记忆管理模块,学习如何让模型安全、准确地操作外部API及维护长短期上下文,这是解决“幻觉”与“断档”的关键。最后,通过具体的行业案例(如自动化数据处理或多智能体协作)进行综合演练。不要试图一次性看完所有视频,建议每学完一个模块,立即按照配套代码库中的示例进行本地复现,确保能跑通最小可用版本,再在此基础上进行修改和扩展。
学完后的能力与资料配合方法
完成系统学习后,你应能独立设计并部署具备多步推理能力的Agent应用,能够针对特定业务场景选择合适的大模型底座,配置相应的工具链,并建立基础的评估与监控指标。你不再局限于简单的问答交互,而是能构建能处理复杂任务流(如自动搜集信息、生成报告、执行数据库查询)的智能系统。在配合资料练习时,务必将“提示词工程”与“代码逻辑”结合,避免只看视频不敲代码。建议建立一个本地沙箱环境,针对课程中的每个案例,先独立尝试编写,遇到逻辑死胡同时再回看课程讲解,重点观察讲师在调试过程中的决策逻辑。这种“做中学”的模式能最大化资料包的价值,帮助你从“知道怎么做”过渡到“能独立解决问题”,最终形成具备可迁移性的工程能力,以应对未来不断变化的AI应用开发需求。
赋范AI-2026年大模型Agent应用与开发实战课39期【系统课】
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课程目录
0、【专题课】OpenAI Codex 快速入门实战/ 1.1 认识Codex安装与界面配置 139.sz 1.2 第一个任务待办清单 889.sz 1.3 计划模式做点餐收银系统 489.sz 1.4 用Git管理代码版本 972.sz 1.5 让Codex帮我们生图 108.sz 1.6 AGENTS.md项目与全局规约 589.sz 1.7 多Agent并行干活 631.sz 1.8 Computer_Use操控电脑界面 282.sz 1.9 自动化与skill与手机远程 211.sz 2.1 用Codex做数据看板 754.sz 2.2 用Codex做信息图 926.sz 2.3 用Codex做PPT 156.sz 2.4 用Record_Replay录制并重复 209.sz 2.5 用Goal模式与MCP完成长任务 87.sz 3.1 GitHub和Git简要介绍.mp4 3.2 用Codex了解GitHub开源项目.mp4 3.3 Codex真实项目开发流程.mp4 3.4 Codex多分支协同开发.mp4 4.1 从Prompt开始理解LoopEngineering.mp4 4.2 Codex自动化任务的GoalLoop改造.mp4 4.3 手动构建LoopEngineering内循环.mp4 4.4 总结构建LoopEngineering工程习惯.mp4 10、【Part 10】智能体部署上线基础理论/ 1. 为什么AI工程师要学FastAPI .sz 2. 从零搭建第一个FastAPI服务 .sz 3. 文本分析接口服务完整实战 .sz 4. 流式AI对话接口完整实战 .sz 11、【Part 11】主流智能体接口设计与部署上线/ 1.1 常见Agent类型与能力出口 .sz 1.2 从业务接口到HTTP形态和FastAPI实现 .sz 1.3 ai_todo案例与接口设计方法论总结 .sz 2.1 服务器基线配置 .sz 2.2 代码裸跑与systemd守护进程部署 .sz 2.3 nginx入口HTTPS与生产级扩展 .sz 2.4 日志健康检查监控与课程回顾 .sz 12、【Part 12】智能体容器化交付与集群编排入门/ 1.1 Docker镜像容器仓库三对象 .sz 1.2 Docker环境装配与第一个容器 .sz 1.3 ai-todo单容器跑通 .sz 1.4 跨架构build与腾讯云拉起 .sz 1.5 文搜图Agent全链路Compose编排 .sz 1.6 企业服务器上线文搜图Agent .sz 2.1 K8s集群架构组成 .sz 2.2 K8s资源对象与核心概念 .sz 2.3 GPU服务器搭建K8s集群 .sz 2.4 文搜图5服务搬上K8s集群 .sz 2.5 K8s编排GPU推理关键能力与课程回顾 .sz 13、【Part 13】Agent评估与优化/ 1.1 Agent评估总览 .sz 1.2 LangSmith平台入门 .sz 1.3 记账Agent四套评估实战 .sz 1.4 评估驱动优化 .sz 14、【Part 14】多智能体协作/ 1.1 多智能体协作全景 .sz 1.2 Workflow流程编排与Supervisor集中调度 .sz 1.3 Hierarchical分层协同与Swarm自主协作 .sz 1.4 场景选型与四大案例实战 .sz 15、【Part 15】编译式 RAG/ 1.1 编译式RAG概念介绍与传统RAG范式区分 .sz 1.2 编译执行核心范式与实战笔记互链wiki .sz 1.3 GBrain自动构建图和边、成本与选型决策 .sz 2.1 GBrain三层架构、安装部署与图功能介绍 .sz 2.2 数据存储PGLite与Postgre双引擎选型与应用 .sz 2.3 数据检索向量、关键词、RRF融合排序检索机制 .sz 2.4 综合search检索、think获取答案应用 .sz 3.1 GBrain数据导入全流程与真实154页语料数据 .sz 3.2 GBrain接入claudecode实现跨会话知识检索 .sz 3.3 三种运维命令维护知识库与Agent记忆选型判断 .sz 16、【实战项目合集】热门工业级案例/ 【加餐】案例11:文档审核v1.0 - 1. AI 文档审核类项目实战 .sz 【加餐】案例11:文档审核v1.0 - 2. AI文档审核系统功能架构 .sz 【加餐】案例11:文档审核v1.0 - 3. 成熟AI文档审核产品技术方案 .sz 【加餐】案例11:文档审核v1.0 - 4. 多模态大模型搭建票据审核Agent .sz 【加餐】案例11:文档审核v1.0 - 5. 基于OCR搭建法务合同审核Agent .sz 【加餐】案例11:文档审核v1.0 - 6. 本地部署启动文档审核系统 .sz 【加餐】案例12 - 7. 【实战】自定义规则 + RAG分块完整Pipeline详解 .sz 【加餐】案例12 - 9.【实战】LangChain1.1在线审批的人机交互Agent实战 .sz 【加餐】案例12-8.【实战】LC1.1 HumanInTheLoopMiddleware .sz 【加餐】案例12:文档审核v2.0 - 1. 文档审核2.0项目说明 .sz 【加餐】案例12:文档审核v2.0 - 2. 文档审核系统2.0功能与架构详解 .sz 【加餐】案例12:文档审核v2.0 - 3. 文档审核类AI成熟落地产品功能介绍 .sz 【加餐】案例12:文档审核v2.0 - 4. 文档审核2.0系统本地部署与启动流程 .sz 【加餐】案例12:文档审核v2.0 - 5.【实战】基于 OCR 实现坐标级细粒度文档解析 .sz 【加餐】案例12:文档审核v2.0 - 6.【实战】LangChian搭建审核Agent .sz 【加餐】案例13 - 1. 垂直领域Agentic-GraphRAG技术介绍 .sz 【加餐】案例13 - 2. Agentic-GraphRAG 系统功能展示 .sz 【加餐】案例13 - 3. 垂直领域RAG痛点与GraphRAG落地产品介绍 .sz 【加餐】案例13 - 4. Agentic-GraphRAG技术架构优势 .sz 【加餐】案例13 - 5.【实战】LangExtract 万字长文信息抽取 .sz 【加餐】案例13 - 6.【实战】复杂PDF文档的工业级ETL清洗流程 .sz 【加餐】案例13 - 7.【实战】知识图谱构建与Agentic-GraphRAG开发 .sz 案例10:图文视频Agent - 1.多模态应用_coze简介网页版与小程序版区别 .sz 案例10:图文视频Agent - 2.多模态应用_社交图片流构建与使用 .sz 案例10:图文视频Agent - 3.多模态应用_海报生成存储工作流构建 .sz 案例10:图文视频Agent - 4.多模态应用_视频流创建使用与存储 .sz 案例1:多模态RAG系统(VLM方向)- 1. 系统架构设计 .sz 案例1:多模态RAG系统(VLM方向)- 2. RAG构建流程详解 .sz 案例2:长文案编写Agent - 1. Dify_Agent长文本工作流创建与dify安装 .sz 案例2:长文案编写Agent - 2. 长文本工作流实战_工作流工具构建 .sz 案例2:长文案编写Agent - 3. Agent长文本工作流多流之间的调用 .sz 案例3:多模态RAG系统(OCR方向)- 1. 前端项目架构讲解 .sz 案例3:多模态RAG系统(OCR方向)- 2. 后端项目VLM接入集成 .sz 案例3:多模态RAG系统(OCR方向)- 3. OCR解析集成-MinerU .sz 案例3:多模态RAG系统(OCR方向)- 4. PP-VL与DS-OCR解析集成 .sz 案例4:DeepResearch+Agent +Dify - 3. 基础架构与小型验证 .sz 案例4:DeepResearch+Agent +Dify - 4. 实战主要逻辑生成 .sz 案例4:DeepResearch+Agent +Dify - 5. 查询内容生成 .sz 案例4:DeepResearch+Agent - 1. 基础讲解与必要性 .sz 案例4:DeepResearch+Agent - 2. 架构概览讲解 .sz 案例5:全自动数据分析系统 - 1. DS-OCR vLLM接口服务优化 .sz 案例5:全自动数据分析系统 - 2. 上下文压缩思路及源码解读 .sz 案例6:多模态模型微调实战 - 1. 什么是多模态大模型 .sz 案例6:多模态模型微调实战 - 2. 与OCR的区别与为什么要做微调 .sz 案例6:多模态模型微调实战 - 3. 模型选择与数据准备 .sz 案例6:多模态模型微调实战 - 4. LLamafactory实战与讲解 .sz 案例6:多模态模型微调实战 - 5. 代码微调与部署 .sz 案例7:nl2SQL微调 - 1. NL2sql基础概念 .sz 案例7:nl2SQL微调 - 2. 企业中的应用以及为什么要微调 .sz 案例7:nl2SQL微调 - 3. 一键生成微调数据集 .sz 案例7:nl2SQL微调 - 4. llamafactory第一阶段微调验证 .sz 案例7:nl2SQL微调 - 5. 第二阶段代码微调及数据库验证 .sz 案例8:数据分析Agent 开发实战 - 1. NL2SQL 数据分析项目架构整体介绍 .sz 案例8:数据分析Agent 开发实战 - 2. Jina Embedding & Mil .sz 案例8:数据分析Agent 开发实战 - 3. NL2SQL Agent 架构及中间件配 .sz 案例8:数据分析Agent 开发实战 - 4. Agent 工具调用流式输出及可视化图表 .sz 案例9:RL Agent性能微调 - 1.AgentRL_A的三阶段进化 .sz 案例9:RL Agent性能微调 - 2.AgentRL_Agent核心架构与工作原理 .sz 案例9:RL Agent性能微调 - 3.AgentRL_强化学习的必要与方法选择 .sz 案例9:RL Agent性能微调 - 4.AgentRL_数据基础与构建程序 .sz 案例9:RL Agent性能微调 - 5.AgentRL微调与结果校验 .sz 17、【专题课】Harness Engineering驾驭工程实战/ 1.1 Harness Engineering原理与概念介绍 .sz 1.2 Harness 的工程实现视角-八大核心机制 .sz 1.3 Harness的宏观产品视角-三支柱坐标系 .sz 2.1 OpenAI的sdk搭建mini-Harness配置环境 .sz 2.2 核心循环、工具调用与进度追踪实现逻辑 .sz 2.3 上下文管理、任务清单与自验证实现逻辑 .sz 2.4 子 Agent 编排实现逻辑 .sz 2.5 生成-评估分离实现与完整手搓mini-harness运行 .sz 3.1 DeepAgents框架定位与环境准备 .sz 3.2 核心函数create_deep_agent八步组装流水线拆解 .sz 3.3 Middleware中间件Hook扩展与实战 .sz 3.4 Backend虚拟文件系统与子代理subAgent定义方式实战 .sz 3.5 HITL人在闭环、Skill集成、Memory读取与权限设置 .sz 3.6 集成案例测试gstack-agent生成HTML网页实战 .sz 4.1 HermesAgent介绍与功能对比 .sz 4.2 Hermes热冷记忆系统分层管理实现 .sz 4.3 自我升级skills双计数器 子Agent四重约束 .sz 4.4 Hermes思维取舍坐标与定位 .sz 5.1 Hermes自进化curator整理机制 .sz 5.2 ContextVar血统隔离防自动覆盖 .sz 5.3 GEPA提示词优化器进化闭环 .sz 5.4 harness四维横评驾驭工程选型 .sz 18、【专题课】Claude Code架构与源码深度解析/ 1.1 官方ClaudeCode介绍与安装部署 .sz 1.2 cc-switch配置管理工具接入DeepSeekV4Pro模型 .sz 1.3 ClaudeCode开源项目cc-haha部署 .sz 2.1 ClaudeCode架构地图与QueryLoop思想 .sz 2.2 Tool底层协议与Skill、MCP、Hook扩展三件套 .sz 2.3 安全约束行为的四层安全管线 .sz 3.1 上下文四层压缩机制与提示词缓存 .sz 3.2 单文件记忆系统SessionMemory与双轨记忆架构 .sz 3.3 子Agent上下文隔离与Fork缓存共享成本 .sz 3.4 Coordinator集中编排思想与多模型混合路由 .sz 4.1 Agent Teams 多智能体协作沟通模式 .sz 4.2 FuFan-CC项目全景与主页面模块介绍 .sz 4.3 UI页面与Agent SDK逻辑映射复现 .sz 4.4 ClaudeCode多智能体team搭建经验与思考 .sz 19、【专题课】OpenClaw原理与开发实战/ 1.1 OpenClaw背景介绍与安装部署 .sz 1.2 Agent运行时QueryLoop双侧循环与插话机制 .sz 1.3 工具Tool、插件plugin、标签分类capability拓展介绍 .sz 1.4 安装权限拦截与沙箱隔离 .sz 2.1 上下文ContextEngine拼接五阶段流程 .sz 2.2 上下文全局压缩兜底与工具截断机制 .sz 2.3 多智能体分治思想与共享隔离边界 .sz 2.4 记忆文件管理机制、存储与检索配置扩展 .sz 3.1 FuFan-OpenClaw部署安装与功能介绍 .sz 3.2 create_agent核心创建与基础功能集成 .sz 3.3 记忆检索混合RRF机制核心实现 .sz 3.4 多智能体工具集成与全链路串讲 .sz 1、【Part 1】全球顶尖在线大模型接入指南/ 1. 大模型核心原理与全球厂商现状概述 .sz 2. openRouter以及deepseek等国内平台注册 .sz 3. OpenAI通用接口Chat Completions API基础使用 .sz 4. Chat Completions API 接口进阶使用 .sz 5. 多模型交互实战项目LLM-PlayGround .sz 20、【加餐】DeepSeek-OCR-2 快速入门实战/ 1.热门OCR模型入门介绍 .sz 2.DeepSeek-OCR-2模型功能特性介绍 .sz 3.DeepSeek-OCR-2视觉因果流原理介绍 .sz 4.DeepSeek-OCR-Web在线解析流程介绍 .sz 5.DeepSeek-OCR-2本地部署与Transformers调用流程mp4 .sz 6.vLLM推理部署与常用提示 .sz 7.借助DeepSeek-OCR实现PDF转MarkDown .sz 21、【加餐】OpenClaw AI数字员工开发实战/ 1.OpenClaw项目回顾 .sz 2.OpenClaw安装部署全流程详解 .sz 3.OpenClaw网关系统介绍 .sz 4.OpenClaw Skills系统介绍 .sz 5.OpenClaw插件与持久记忆系统 .sz 6.AI数字员工功能介绍 .sz 7.AI HR数字员工开发流程 .sz 8.AI HR数字员工效果演示 .sz 22、【加餐】OpenClaw 记忆系统开发实践/ 1.OpenClaw核心功能架构介绍 .sz 2.OpenClaw记忆系统介绍 .sz 3.OpenClaw Agent Skills系统介绍 .sz 4.OpenClaw消息队列构造流程 .sz 5.从零手搓OpenClaw基本思路 .sz 6.mini OpenClaw系统功能介绍 .sz 23、【加餐】Agent Skills 快速入门实战/ 1.Agent Skills技术影响力介绍 .sz 2.Agent Skills快速使用流程 .sz 3.Agent Skills底层技术实现流程 .sz 4.Agent Skills系统开发基本思路 .sz 5.标准Skills结构与样式 .sz 6.基于LangChain开发Agent Skills系统 .sz 7.Fufan-OpenClaw项目开发流程与功能介绍 .sz 24、【加餐】Harness Engineering 技术实战/ 1.Harness engineering入门介绍 .sz 2.Harness engineering理论基础(上) .sz 3.Harness engineering理论基础(下) .sz 4.GStack项目介绍 .sz 5.Gstack项目功能深度解读 .sz 6.Gstack项目实操代码开发 .sz 7.Gstack项目实操文本生成 .sz 25、【加餐】Claude Code 源码解读/ 1.从零搭建简易Agent .sz 2.Claude Code整体代码架构 .sz 3.Claude Code通用记忆系统介绍 .sz 4.Claude Code Dreaming记忆管理系统 .sz 5.Claude Code安全特性介绍 .sz 6.Claude Code对抗熵增过程 .sz 7.Claude Code其它前沿功能 .sz 26、【加餐】Hermes Agent 技术实战/ 1.Harness Engineering理论回顾 .sz 2.Hermes入门介绍与使用流程 .sz 3.案例一:Agent运行时功能介绍与使用 .sz 4.案例二:Hermes Agent接入飞书流程 .sz 5.案例三:Hermes Agent记忆系统介绍与使用 .sz 6.案例四:Hermes Agent Skill自主生成与迭代优化 .sz 27、【加餐】Agent Skill开发与Harness开发实战/ 1.Agent Skill进阶介绍与课程项目部署 .sz 2.Anthropic官方Skills自动开发流程 .sz 3.基于历史对话自主生成skill .sz 4.Agent Skills全自动自主反思进化流程 .sz 28、【实战项目】企业级知识中台项目实战/ 1.1 企业知识中台环境介绍与部署 .sz 1.2 项目整体架构与技术框架选型介绍 .sz 1.3 前后台上传文档与审批检索流程演示 .sz 1.4 NativeRAG三路检索加RRF实现与查询 .sz 1.5 项目优化与经验思考 .sz 2.1 GraphRAG链路定位与构建图五步流程 .sz 2.2 LightRAG框架端到端运行全流程与检索查询 .sz 2.3 nano-Gbrain链路定位与dream维护 .sz 3.1 AgentGateway智能体编排链路梳理 .sz 3.2 记忆管理层-三层state的存储方式 .sz 3.3 上下文管理层-压缩裁剪与中间件治理 .sz 3.4 统一 精排rerank层与意图识别多引擎剪枝 .sz 4.1 DockerCompose 一键部署服务与存储.mp4 4.2 Neo4j图数据库查询与图检索.mp4 4.3 PostgreSQL数据库用户与权限查询.mp4 4.4 总结项目链路与经验.mp4 29、【实战项目】Hermes 数据分析项目/ 1.1 dockerCompose部署与安装 .sz 1.2 项目架构与hermesAgent基座介绍 .sz 1.3 数据分析工作台与 SQL 工作台功能介绍 .sz 1.4 净销售额指标与完整问数链路梳理 .sz 1.5 链路总结与项目经验 .sz 2.1 完整问数流程与Agent能力边界 .sz 2.2 Agent拼接提示词、工具定义与结构化Tntent .sz 2.3 核心领域包与schema交互 .sz 2.4 Intent澄清多轮提问与语义边界 .sz 2.5 多轮会话上下文与继承补全机制 .sz 2.6 Sql工作台跳转逻辑与补充总结 .sz 3.1 后台管理员职责权限与治理边界.mp4 3.2 变更工作台链路与hermes意图识别信息收集.mp4 3.3 审核校正、预演回滚与数据库结果.mp4 3.4 归因工作台多智能体对抗辩论与项目总结.mp4 2、【Part 2】开源大模型部署与调用指南/ 1. 全球三大开源平台介绍Huggingface、魔搭社区以及Github .sz 2. 开源平台实操、资源获取方式 .sz 3. 大模型权重原理及显存需求计算 .sz 4. AutoDL云服务平台介绍与创建实例 .sz 5. 大模型量化技术介绍与GGUF、AWQ格式选型 .sz 6. 量化框架llama.cpp、unsloth、ktransformers介绍与实操 .sz 7. 本地部署ollama、vLLM演示 .sz 30、【Vibe Coding 阶段一】 AI编程范式与快速上手实践/ 【阶段一】1. VibeCoding全新编程范式技术概览 .sz 【阶段一】2. 从零开发AI-ChatBot项目-前端UI设计 .sz 【阶段一】3. 从零开发AI-ChatBot项目-后端模型及前后端联调 .sz 【阶段一】4. 智能数据分析代理-需求梳理&系统架构设计 .sz 【阶段一】5. 智能数据分析代理-Linear 项目管理工具配置 .sz 【阶段一】6. 智能数据分析代理-Agent后端代码开发及测试 .sz 【阶段一】7. 智能数据分析代理-前后端接口联调&经验分享 .sz 31、【Vibe Coding 阶段二】顶级AI项目OpenClaw应用开发实战/ 【阶段二】1. 基于VIbe Coding进行开源项目二次开发思路 .sz 【阶段二】10. OpenClaw源码二开-接入自定义Agent Skills .sz 【阶段二】11. OpenClaw源码二开-接入自定义应用场景 .mp4 【阶段二】2. 顶级OpenClaw项目价值 & 本地部署 .sz 【阶段二】3. OpenClaw源码拆解-客户端架构设计 .sz 【阶段二】4. OpenClaw源码拆解-GateWay AI网关通信协议 .sz 【阶段二】5. OpenClaw源码拆解-Agent Runtime 源码拆解 .sz 【阶段二】6. OpenClaw源码开发整体流程梳理 .sz 【阶段二】7. OpenClaw源码本地部署及启动测试 .sz 【阶段二】8. OpenClaw源码二开-接入自定义大模型 .sz 【阶段二】9. OpenClaw源码二开-接入飞书客户端 .sz 32、【Vibe Coding 阶段三】Claude Code应用&Figma前端设计/ 【加餐】1.Claude Code入门介绍 .mp4 【加餐】2.Claude Code部署与使用 .mp4 【加餐】3.Claude Code替换国内模型流程 .mp4 【加餐】4.Claude Code完整功能与架构介绍 .mp4 【加餐】5.内置工具与记忆系统功能详解 .mp4 【加餐】6.会话回溯、斜杠命令与上下文压缩 .mp4 【加餐】7.MCP、Skills与Plugin使用方法 .mp4 【加餐】8.Claude Code进阶开发实战 .mp4 【阶段三】1. 企业项目前后端驱动设计规范及CC上手使用 .mp4 【阶段三】2. 多模态RAG问答系统技术架构拆解 .mp4 【阶段三】3. 多模态RAG问答系统-文档解析模块开发 .mp4 【阶段三】4. 多模态RAG问答系统-知识图谱提取模块MVP构建测试 .mp4 【阶段三】5. 多模态RAG问答系统-GraphRAG索引完整Pipeline-MVP搭建 .mp4 【阶段三】6. 多模态RAG问答系统-后端系统架构设计及规范文档生成 .mp4 【阶段三】7. 多模态RAG问答系统-基于PRD使用Figma生成前端产品原型 .mp4 【阶段三】8. 多模态RAG问答系统-前后端并行开发&集成测试 .mp4 【阶段三】9. 多模态RAG问答系统-前后端接口联调&工程化开发经验分享 .mp4 33、【Vibe Coding 阶段四】Agent Teams应用进阶实战/ 【阶段四】1.Claude Code Agent Teams协作原理 .mp4 【阶段四】2. Agent Teams 市场调研&竞品分析拆解 .mp4 【阶段四】3. 系统业务建模 & 核心交互链设计 .mp4 【阶段四】4. 前后端接口联调 & 自动化测试交付 .mp4 34、【加餐】DeepSeek Harness从零快速入门/ 01.零代码DSH本地部署流程详解 .sz 02.DSH入门介与底层框架介绍mp4 .sz 03.DSH上手使用与功能介绍 .sz 04.DSH Skills、Agents创建和使用方法 .sz 05.DSH Sub Agents调度使用方法 .sz 06.DSH插件开发和接入流程 .sz 07.从零到一DSH插件开发实战 .sz 08.热门插件介绍 部署指南 .sz 35、【加餐】DeepSeek Harness五大场景应用实战/ 01.DeepSeek Harness回顾与Preset介绍 .sz 02.从零到一搭建DSH Preset .sz 03.场景一:AI编程Agent预设开发与实战 .sz 04.场景二:AI PPT Agent预设与开发实战 .sz 05.场景三:AI视频生成Agent预设与开发实战 .sz 06.场景四:AI生图Agent预设与开发实战 .sz 07.场景五:AI数据分析Agent预设与开发实战 .sz 36、【加餐】DeepSeek Harness知识库开发实战/ 01.DeepSeek Harness项目回顾与LLM Wiki介绍 .sz 02.LLM Wiki知识库原理详解 .sz 03.知识库开发基础环境搭建1 .sz 04.知识库功能基座搭建流程 .sz 05.知识库5大核心模块开发流程 .sz 06.知识库优化部署上线流程1 .sz 37、【专题课】DeepSeek Harness 快速入门实战/ 1.1 Harness概念原理介绍与运行底座 .sz 1.2 DeepSeekHarness组合运行原理与Cordis机制 .sz 1.3 Plugin扩展机制介绍与实验 .sz 1.4 Preset模式对照与验证 .sz 2.1 Plugin扩展代码能力与边界 .sz 2.2 Host宿主与Client客户端运行形态介绍 .sz 2.3 Plugin安装方式与配置生效全生命周期 .sz 2.4 Plugin插件社区现成方案查询 .sz 2.5 自定义Plugin扩展插件实战 .sz 3.1 Preset预设介绍与目录结构 .sz 3.2 配置文件拆解与挂载生命周期 .sz 3.3 从任务规划到创建角色安装 .sz 3.4 组合应用范式与场景选择 .sz 4.1 DeepSeekHarness-Studio介绍与资产接入 .sz 4.2 Studio桌面端架构拆解 .sz 4.3 Preset角色预设到团队协作流程 .sz 4.4 工作台开源项目与审美扩展 .sz 3、【Part 3】大模型Agent开发基础/ 1.1 大模型Agent演进脉络与生态全景 .sz 1.2 Function Calling 概念详解与实战 .sz 1.3 Function Calling 故障排查与并行调用工具优化 .sz 1.4 旅游规划Agent项目与答疑 .sz 4、【Part 4】LangChain 1.0 体系讲解/ 1.1 LangChain整体框架介绍 .sz 1.2 LangChain生态、核心依赖定位以及Runnable概念介绍 .sz 1.3 模型接口调用与速率限流和重试机制 .sz 1.4 Messages消息列表和Prompt提示词模版演示 .sz 1.5 标准化内容块、批处理和流式输出 .sz 1.6 结构化输出以及搭建对话问答机器人案例 .sz 2.1 Agent核心概念与React范式 .sz 2.2 Tool工具接入与自定义工具使用 .sz 2.3 MCP服务接入与意图识别分类优化 .sz 2.4 SystemPrompt系统提示词与流式输出 .sz 2.5 记忆管理之短期记忆、上下文裁剪与自定义State扩展 .sz 2.6 记忆管理之长期记忆、跨线程记忆管理 .sz 3.1 LangGraph Studio 图结构可视化框架 .sz 3.2 中间件技术概览、类型分类与应用场景 .sz 3.3 LangChain内部集成中间件介绍与应用 .sz 3.4 装饰器与继承方法自定义中间件应用 .sz 3.5 【实战】IT运维多中间件组合应用案例实战 .sz 4.1 RAG基础概述与LangChain搭建RAG检索功能 .sz 4.2 AgenticRAG概念介绍与自定义RAG检索工具Tool .sz 4.3 定义中间件构建完整AgenticRAG系统 .sz … 共 488 条
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