本课程助你从零到实战，全面掌握AI+行业落地应用的核心技能。通过项目实战与应用解读，一站式学习智能体开发、工作流配置及大模型应用，快速实现AI技术与业务的深度融合，让AI真正为你高效工作！
课程目录：
01、Agent要解决的问题分析
02、Agent需要具备的基本能力
03、与大模型的关系与多角色交互
04、框架的作用和能解决的问题
05、整体总结分析
06、GPTS分析一波
07、经典任务分析
08、COZE的基本使用解读与说明
09、工作流中大模型的使用方法
10、数据查找配置
11、读取新闻内容并整理报告
12、循环的配置与中间变量的作用
13、循环体注意事项更新
14、插件的基本配置方法
15、输入输出参数配置方法
16、再工作流中配置自己的插件并使用
17、发票助手插件接入
18、数据表创建方法
19、识别工作流配置与测试
20、调用模块工作流配置
21、插件应用与大模型流程配置
22、知识库构建方法与应用
23、DEMO演示与整体架构分析
24、后端GPT项目部署启动
25、前端助手API与流程图配置
26、接入外部API的方法与流程
27、引入API方法解读
28、指令提示构建
29、Python环境说明
30、AutoGenStudio框架安装与介绍
31、动作API配置方法
32、国内常用API配置方法
33、API接口在线测试
34、工作流配置
35、执行流程与结果
36、API生成方法
37、GroupChat模块
38、执行流程分析
39、外接本地支持库配置方法
40、加入RAG技能
41、LMStudio本地下载部署模型
42、调用本地模型方法与配置
43、AutogenStudio本地化部署流程
44、本地化部署接入应用实例
45、Ollama环境配置与安装
46、autogen接入本地模型
47、RAGFLOW介绍和特点
48、RAGFLOW接入本地模型
49、Chat与Embedding模型接入
50、知识库构建实例
51、封装成API调用
52、GPTS任务流程概述分析
53、调用API的控制方式
54、API相关配置完成
55、完成指令与脚本并生成
56、论文概述分析
57、整体框架逻辑介绍
58、项目环境配置
59、基础解读动作定义方式
60、基础解读-角色定义
61、单动作智能体实现方法
62、多动作配置方法
63、定时器任务环境配置
64、定时器任务流程解读分析
65、基本Agent的组成
66、Agent要完成的任务和业务逻辑定义
67、问题拆解与执行流程
68、检索得到重要的URL
69、子问题生成总结结果
70、总结与结果输出
71、RAG要完成的任务解读
72、RAG整体流程解读
73、召回优化策略分析
74、召回改进方案解读
75、评估工具RAGAS
76、外接本地数据库工具
77、整体故事解读
78、要解决的问题和整体框架分析
79、论文基本框架分析
80、Agent的记忆信息
（……共150多节课）
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