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關(guān)于舉辦“基于大模型的Agent技術(shù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐” 培訓(xùn)班的

課程編號(hào):64150   課程人氣:47

課程價(jià)格:¥6800  課程時(shí)長(zhǎng):3天

行業(yè)類別:不限行業(yè)    專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:專家?guī)?/p>

課程安排:

       2026.4.26 北京 2026.6.25 廣州 2026.8.28 北京 2026.10.24 成都



  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】
AI工程師、算法工程師,各類軟件企業(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設(shè)計(jì)師、技術(shù)負(fù)責(zé)人、架構(gòu)師、高校計(jì)算機(jī)及人工智能專業(yè)師生等。

【培訓(xùn)收益】
1.深入理解AI大模型與Agent技術(shù)的核心原理; 2.深入了解AI大模型與Agent技術(shù)架構(gòu)及運(yùn)作機(jī)制; 3.挖掘AI大模型與Agent技術(shù)在企業(yè)業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景; 4.學(xué)會(huì)結(jié)合AI大模型與Agent技術(shù)進(jìn)行分析與解決復(fù)雜問(wèn)題; 5.顯著提升工作效能,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化處理; 6.促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作優(yōu)化,推動(dòng)行業(yè)技術(shù)交流,拓寬職業(yè)發(fā)展道路。

第一天 第一部分:大模型驅(qū)動(dòng)的Agent智能體概述 1.智能體的定義與特點(diǎn)
2.智能體與傳統(tǒng)軟件的關(guān)系
3.智能體與LLM的關(guān)系
4.從ChatGPT到智能體
5.智能體的五種能力
6.記憶,規(guī)劃,工具,自主決策,推理
7.多智能體協(xié)作
8.企業(yè)級(jí)智能體應(yīng)用與任務(wù)規(guī)劃
9.智能體開(kāi)發(fā)
第二部分: 基于大模型的Agent技術(shù)框架 1.Agent的四大要素
2.Agent的規(guī)劃和決策能力
3.Agent的各種記憶機(jī)制
4.Agent的核心技能:調(diào)用工具
5.Agent的推理引擎:ReAct框架
6.何謂ReAct
7.用ReAct框架實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單Agent
8.基于ReAct框架的提示
9.構(gòu)建ReAct Agent
第三部分: 基于LangChain構(gòu)建智能體 1.何謂LangChain
2.LangChain中的六大模塊
3.LangChain和Agent開(kāi)發(fā)
4.LangChain構(gòu)建智能體的類型
5.LangChain構(gòu)建工具
6.LangChain構(gòu)建Agent
第四部分: 推理與行動(dòng)的協(xié)同——通過(guò)LangChain中的ReAct框架實(shí)現(xiàn) 1.了解ReAct框架與運(yùn)行邏輯
2.LangChain中ReAct Agent 的實(shí)現(xiàn)
3.LangChain中的工具和工具包
4.create_react_agent創(chuàng)建鮮花定價(jià)Agent
5.深挖AgentExecutor的運(yùn)行機(jī)制
6.在AgentExecutor中設(shè)置斷點(diǎn)
7.思考:模型決定搜索
8.行動(dòng):工具執(zhí)行搜索
9.思考:模型決定計(jì)算
10.行動(dòng):工具執(zhí)行計(jì)算
11.思考:模型完成任務(wù)
第五部分: 計(jì)劃和執(zhí)行的解耦-通過(guò)LangChain中的Plan-and-Execute實(shí)現(xiàn) 1.Plan-and-Solve策略的提出
2.LangChain中的Plan-and-Execute Agent
3.通過(guò)Plan-and-Execute Agent實(shí)現(xiàn)物流管理
4.為Agent定義一系列進(jìn)行自動(dòng)庫(kù)存調(diào)度的工具
5.創(chuàng)建Plan-and-Execute Agent并嘗試一個(gè)“不可能完成的任務(wù)”
6.完善請(qǐng)求,讓Agent完成任務(wù)
7.從單Agent到多Agent
第二天 第六部分: 多Agent最佳實(shí)踐 1.智能體和多智能體 multi-agent systems
2.監(jiān)督者:每個(gè)Agent與一個(gè)監(jiān)督者Agent通信
3.自定義多Agent工作流:每個(gè)Agent只與其他Agent通信
4.Multi-Agent多角色協(xié)作
5.SOP拆解
6.角色扮演
7.反饋迭代
8.監(jiān)督控制
9.workflow automation
10.企業(yè)工程化最佳實(shí)踐
第七部分: 基于多模態(tài)構(gòu)建Agent 1.多模態(tài)技術(shù)原理講解
2.常用的多模態(tài)模型介紹、原理解析
3.多模態(tài)典型應(yīng)用場(chǎng)景舉例,以及技術(shù)實(shí)現(xiàn)
4.多模態(tài)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)
5.多模態(tài)需求輸入:圖像、語(yǔ)音、文本
6.語(yǔ)音輸入集成模塊
7.圖像輸入集成模塊
8.核心需求理解與多輪輸入整合模塊
9.語(yǔ)音輸入處理
10.利用多模態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能聊天對(duì)話
11.基于多模態(tài)大模型的Agent開(kāi)發(fā)
第八部分:分析國(guó)外智能體典型案例和商業(yè)應(yīng)用 1.解讀斯坦福小鎮(zhèn)項(xiàng)目:生成式智能體典型案例
2.AutoGPT:通過(guò)自然語(yǔ)言的需求描述執(zhí)行自動(dòng)化任務(wù)
3.BabyAGI:根據(jù)任務(wù)結(jié)果自動(dòng)創(chuàng)建,排序和執(zhí)行新任務(wù)
4.MetaGPT:重塑生成式AI與軟件開(kāi)發(fā)界面
5.AutoGen:下一代LLM應(yīng)用的啟動(dòng)器
6.ChatDev:重塑軟件開(kāi)發(fā)的AI群體智能協(xié)作框架
7.Camel AI:引領(lǐng)自主與交流智能體的未來(lái)
第九部分: 企業(yè)專屬領(lǐng)域的智能客服Agent 1.打造專屬領(lǐng)域的客服聊天機(jī)器人
2.客服聊天機(jī)器人概述
3.客服聊天機(jī)器人價(jià)值簡(jiǎn)介
4.客服聊天機(jī)器人研發(fā)工具
5.AI課程客服聊天機(jī)器人總體架構(gòu)
6.前端功能設(shè)計(jì)
7.后端功能設(shè)計(jì)
8.AI課程客服聊天機(jī)器人應(yīng)用實(shí)例
第十部分: Agent + MCP打造高級(jí)智能體 1.RAG、Agent與MCP的區(qū)別與聯(lián)系
2.MCP與FunctionCall的關(guān)系
3.熱門的MCP客戶端工具有哪些
4.MCP服務(wù)接入原理講解
5.自定義MCP Client開(kāi)發(fā)--STDIO協(xié)議對(duì)接
6.LangGraph Agent接入Github MCP服務(wù)
7.Langchain_mcp_adatpers創(chuàng)建高德MCP客戶端
8.基于高德MCP的復(fù)雜路徑規(guī)劃+可視化展示
第三天 第十一部分: 知識(shí)圖譜構(gòu)建與Agent調(diào)用 1.Neo4j基礎(chǔ)概念:Node、Relationship、Property
2.使用 Cypher 查詢語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、插入和查詢。
3.網(wǎng)絡(luò)配置文件(config)的基本結(jié)構(gòu)和參數(shù)分析
4.基于config指定數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化格式
5.基于本地大模型的結(jié)構(gòu)化分析實(shí)現(xiàn)
6.LangChain 自動(dòng)生成并優(yōu)化 Cypher 查詢
7.LangServe發(fā)布圖譜服務(wù)器
8. Agent識(shí)別用戶意圖并調(diào)用圖譜
第十二部分: Manus快速上手與辦公賦能 1.Manus產(chǎn)品架構(gòu)解析:云端智能體、多工具調(diào)用、任務(wù)分解與自主執(zhí)行
2.Manus在職場(chǎng)的應(yīng)用:文檔智能處理、任務(wù)自動(dòng)化、代碼編寫(xiě)與調(diào)試
3.Manus實(shí)操訓(xùn)練:任務(wù)自動(dòng)化演練、網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集、代碼執(zhí)行挑戰(zhàn)
4.Manus辦公賦能:會(huì)議紀(jì)要自動(dòng)總結(jié)、
5.Manus辦公賦能:郵件自動(dòng)分類與回復(fù)
6.Manus辦公賦能:PPT生成對(duì)比
第十三部分: Manus 數(shù)據(jù)分析智能化 1.跨平臺(tái)AI協(xié)同DeepSeek+Manus組合優(yōu)化內(nèi)容生產(chǎn)
2.跨平臺(tái)AI協(xié)同:任務(wù)自動(dòng)化與知識(shí)檢索結(jié)合
3.Manus在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用:銷售數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告
4.高級(jí)AI數(shù)據(jù)分析演練:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)抓取與分析、A/B測(cè)試優(yōu)化
5.智能體如何重塑工作模式:AI從輔助工具到自主執(zhí)行體的演變
6.Agent私有化、數(shù)據(jù)安全與企業(yè)適配性問(wèn)題
第十四部分: OpenManus本地化部署與使用 1.OpenManus簡(jiǎn)介:開(kāi)源AI智能體框架
2.GitHub克隆到本地運(yùn)行
3.連接LLM API
4.瀏覽器操作與代碼執(zhí)行
5.ReAct與Planning模式
6.Flow系統(tǒng)應(yīng)用
7.啟用沙箱環(huán)境
8.常見(jiàn)問(wèn)題與調(diào)試技巧 

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