你是不是也对AI中的Agent感到好奇呢？别再被那些复杂的概念吓倒了！本课程将用通俗易懂的语言，为你解读Agent的核心架构，让你轻松上手！不仅如此，我们还会通过实战演示，让你看到Agent如何轻松应对各种业务场景，让你的工作变得更加高效轻松。
课程目录：
001、Agent要解决的问题分析
002、Agent需要具賂的基本能力
003、与大模型的关系分析
004、多智能体定义分析
005、框架的作用和能解决的问题
006、整体总结分析
007、GPTS分析一波
008、经典任务分析
009、GPTS任务流程概述分析
010、调用API的控制方式
011、API相关配置完成
012、完成指令与脚本并生成
013、DEM0演示与整体架构分析
014、后端GPT项目部署启动
015、前端助手API与流程图配置
016、接入外部API的方法与流程
017、GPT中加入外部API调用方法
018、指令提示构建
019、论文概述分析
020、整体框架逻辑介绍
021、项目环境配置
022、基础解读动作定义方式
023、基础解读、色定义
024、单动作智能体实现方法
025、多动作配置方法
026、定时器任务环境配置
027、定时器任务流程解读分析
028、基本Agent的组成
029、Agent要完成的任务和业务逻辑定义
030、问题拆解与执行流程
031、检索得到重要的URL
032、子问题生成总结结果
033、总结与结果输出
034、RAG要完成的任务解读
035、RAG整体流程解读
036、召回优化策略分析
037、召回改进方案解读
038、评估二LRAGAS
039、外接本地数据库工具
040、整体故事解读
041、要解决的问题和整体框架分析
042、论文基本框架分析
043、Agent的记忆信息
044、感知与反思模块构建流程
045、计划模块实现细节
046、整体流程框架图
047、感知模块解读
048、思考模块解读
049、项目环境配置方法解读
050、langchain框架解读
051、基本API调用方法
052、数据文档切分操作
053、样本索引与向量构建
054、数据切块方法
055、MOE概述分析
056、MOE模块实现方法解读
057、效果分析与总结
058、大模型如何做下游任务
059、LLM落地微调分析
060、LLAMA与LORA介绍
061、LORA微调的核心思想
062、LORA模型实现细节
063、提示工程的作用
064、项目数据解读
065、源码调用DEBUG解读
066、训练流程演示
067、效果演示与总结分析
068、RAG与微调可以解决与无法解决的问题
069、RAG实践策略
070、微调要解决的问题
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