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AI Agent与RAG实战：从大模型微调到智能体开发掌握LangChain、AutoGen、Llama3实战应用

发表于 2025-9-13 01:12:20 | 查看: 26| 回复: 0

## 📘 **课程简介**

本课程系统讲解AI Agent与RAG（检索增强生成）的核心技术与实战应用，涵盖大模型微调、多智能体协作、外部API集成等关键领域。通过LangChain、AutoGen、Llama3等主流框架，学员将学习如何构建智能客服、多模态Agent、本地化RAG系统等高价值应用。课程包含斯坦福AI小镇、MetaGPT等经典案例解读，并提供从环境配置、模型训练到部署上线的完整实战流程。适合希望深入大模型应用开发的技术人员，掌握企业级AI解决方案的设计与实现能力。

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## 📂 **课程目录**

## PART1

### 1-Agent架构解读与应用分析

- 🎬 1-Agent要解决的问题分析-.mp4
- 🎬 2-Agent需要具备的基本能力-.mp4
- 🎬 3-与大模型的关系分析-.mp4
- 🎬 4-多智能体定义分析-.mp4
- 🎬 5-框架的作用和能解决的问题-.mp4
- 🎬 6-整体总结分析-.mp4
- 🎬 7-GPTS分析一波-.mp4
- 🎬 8-经典任务分析-.mp4
- 🎬 课程介绍-.mp4

### 2-新增GPTS打造Agent实战

- 🎬 1-GPTS任务流程概述分析-.mp4
- 🎬 2-调用API的控制方式-.mp4
- 🎬 3-API相关配置完成-.mp4
- 🎬 4-完成指令与脚本并生成-.mp4

### 3-Agent打造专属客服

- 🎬 1-Demo演示与整体架构分析-.mp4
- 🎬 2-后端GPT项目部署启动-.mp4
- 🎬 3-前端助手API与流程图配置-.mp4
- 🎬 4-接入外部API的方法与流程-.mp4
- 🎬 5-引入API的方法解读-.mp4
- 🎬 6-指令提示构建-.mp4

### 4，5-autogen与部署模块

#### AutogenStudio部署

- 🎬 1-AutoGenStudio框架安装与介绍-.mp4
- 🎬 2-动作API配置方法-.mp4
- 🎬 3-国内常用API配置方法-.mp4
- 🎬 4-API接口在线测试-.mp4
- 🎬 5-工作流配置-.mp4
- 🎬 6-执行流程与结果-.mp4
- 🎬 7-Ollama环境配置与安装-.mp4
- 🎬 8-autogen接入本地模型-.mp4

### 6，7-metagpt

#### MetaGPT应用实战

- 🎬 0-基本Agent的组成-.mp4
- 🎬 1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义-.mp4
- 🎬 2-问题拆解与执行流程-.mp4
- 🎬 3-检索得到重要的URL-.mp4
- 🎬 4-子问题生成总结结果-.mp4
- 🎬 5-总结与结果输出-.mp4

#### MetaGPT框架解读

- 🎬 1-论文概述分析-.mp4
- 🎬 2-整体框架逻辑介绍-.mp4
- 🎬 3-项目环境配置-.mp4
- 🎬 4-基础解读，动作定义方式-.mp4
- 🎬 5-基础解读，角色定义-.mp4
- 🎬 6-单动作智能体实现方法-.mp4
- 🎬 7-多动作配置方法-.mp4
- 🎬 8-定时器任务环境配置-.mp4
- 🎬 9-定时器任务流程解读分析-.mp4

### 8-RAG检索架构分析与应用

- 🎬 0-RAG要完成的任务解读-.mp4
- 🎬 1-RAG整体流程解读-.mp4
- 🎬 2-RAG整体流程解读-.mp4
- 🎬 3-召回优化策略分析-.mp4
- 🎬 4-召回改进方案解读-.mp4
- 🎬 5-评估工具RAGAS-.mp4
- 🎬 6-外接本地数据库工具-.mp4

### 9-斯坦福AI小镇架构与项目解读

- 🎬 1-整体故事解读-.mp4
- 🎬 2-要解决的问题和整体框架分析-.mp4
- 🎬 3-论文基本框架分析-.mp4
- 🎬 4-Agent的记忆信息-.mp4
- 🎬 5-感知与反思模块构建流程-.mp4
- 🎬 6-计划模块实现细节-.mp4
- 🎬 7-整体流程框架图-.mp4
- 🎬 8-感知模块解读-.mp4
- 🎬 9-思考模块解读-.mp4
- 🎬 10-项目环境配置方法解读-.mp4

### 10-langchain工具实例

- 🎬 1-langchain框架解读-.mp4
- 🎬 2-基本API调用方法-.mp4
- 🎬 4-样本索引与向量构建-.mp4
- 🎬 5-数据切块方法-.mp4

### 11-LLM与LORA微调策略解读

- 🎬 1-大模型如何做下游任务-.mp4
- 🎬 2-LLM落地微调分析-.mp4
- 🎬 3-LLAMA与Lora介绍-.mp4
- 🎬 4-Lora与微调的核心思想-.mp4
- 🎬 5-Lora模型实现细节-.mp4

### 12-LLM下游任务训练自己模型实战

- 🎬 1-提示工程的作用-.mp4
- 🎬 2-项目数据解读-.mp4
- 🎬 4-训练流程演示-.mp4
- 🎬 5-效果演示与总结分析-.mp4

### 13-OPENAI-LLM模型优化总结

- 🎬 1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题-.mp4
- 🎬 2-RAG实践策略-.mp4
- 🎬 3-微调要解决的问题-.mp4

### Action动作实例

- 🎬 1-项目介绍与配置-.mp4
- 🎬 3-结果返回流程-.mp4

### AutoGen部署应用RAG等实战

- 🎬 1-API生成方法-.mp4
- 🎬 2-GroupChat模块-.mp4
- 🎬 3-执行流程分析-.mp4
- 🎬 4-外接本地支持库配置方法-.mp4
- 🎬 5-加入RAG技能-.mp4
- 🎬 6-LMStudio本地下载部署模型-.mp4
- 🎬 7-调用本地模型方法与配置-.mp4
- 🎬 8-AutoGenStudio本地化部署流程-.mp4
- 🎬 9-本地化部署接入应用实例-.mp4
- 🎬 10-Ollama环境配置与安装-.mp4
- 🎬 11-Autogen接入本地模型-.mp4

### llama3相关

#### llama3应用实战

- 🎬 1-LLama3模型下载与配置安装-.mp4
- 🎬 2-环境相关配置解读-.mp4
- 🎬 3-工具调用流程拆解-.mp4
- 🎬 4-功能调用方法实例-.mp4
- 🎬 5-RAG环境配置搭建-.mp4
- 🎬 6-LLAMA3应用RAG搭建方法-.mp4
- 🎬 7-RAG基本流程分析-.mp4

#### llama3微调量化部署一条龙

- 🎬 1-Lora微调方法-.mp4
- 🎬 2-指令微调所需数据与模型下载-.mp4
- 🎬 3-llama3模型微调实例-.mp4
- 🎬 4-llama3微调后进行量化-.mp4
- 🎬 5-llama.cpp量化实例-.mp4
- 🎬 6-部署应用-.mp4

### MOE多专家系统

- 🎬 1-MOE概述分析-.mp4
- 🎬 2-MOE模块实现方法解读-.mp4
- 🎬 3-效果分析与总结-.mp4

## PART2

### 唐宇迪AI Agent（抖音2024）

#### 课件

- 🎬 t01-.mp4
- 🎬 t02-.mp4
- 🎬 t03-.mp4
- 🎬 t04-.mp4
- 🎬 t05-.mp4
- 🎬 t06-.mp4
- 🎬 t07-.mp4
- 🎬 t08-.mp4
- 🎬 t09-.mp4
- 🎬 t10-.mp4
- 🎬 t11-.mp4
- 🎬 t12-.mp4

### 打造自己的文案生成助手

- 🎬 1-产品功能与需求分析-.mp4
- 🎬 2-文案助手的工作流程设计-.mp4
- 🎬 3-配置插件与测试效果-.mp4

### 新增Coze打造Agent

#### 小红书提示词

- 🎬 1-Coze开发平台实例解读-.mp4
- 🎬 2-技能测试与插件创建实例-.mp4
- 🎬 3-配置号自己的DIY技能-.mp4
- 🎬 4-工作流的基本配置和方法-.mp4
- 🎬 5-自己DIY的agent的测试与发布-.mp4

### 补充

#### llama3

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