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AI+行业实战班，深入解析Agent配置与实战应用，快速掌握AI落地技巧【焦圣希18818568866】——————————————– ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 以下内容与本视频课程无关， 仅是AI对视频课程目录的总结，可以无视。 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ ——————————————– 本课程围绕Agent及相关技术的应用与开发展开，涵盖了从基础理论到实际操作的多个方面，旨在帮助学习者全面掌握Agent的设计、配置、部署以及与其他技术的结合应用。 课程首先从Agent的基本概念入手，分析了Agent需要解决的问题（001.1），并探讨了Agent应具备的基本能力（002.2），为后续的学习奠定了基础。接着，课程深入讲解了Agent与大模型的关系以及多角色交互（003.3），强调了在实际应用中如何利用大模型的能力来增强Agent的功能。 在框架与配置方面，课程详细介绍了框架的作用及能解决的问题（004.4），并通过整体总结分析（005.5）帮助学习者更好地理解框架的重要性和应用范围。此外，课程还涉及了工作流中大模型的使用方法（009.2），以及循环的配置与中间变量的作用（012.3），这些内容对于优化Agent的工作流程至关重要。 课程中还包含了对具体技术的解读与应用分析。例如，对COZE的基本使用解读与说明（008.1），以及如何在实际项目中应用COZE（141.COZE基本使用操作实例）。此外，课程还探讨了GPTS分析（006.6）和感知模块解读（085.8），这些内容有助于学习者理解Agent在不同场景下的感知与分析能力。 在数据处理与知识管理方面，课程讲解了数据查找配置（010.1）、数据表创建方法（018.2）以及数据处理与清洗分析（115.2）。特别地，知识库构建实例（051.4）和知识图谱的构建与应用（119.1）为学习者提供了丰富的知识管理实践案例。课程还涉及了RAG的整体流程解读（073.2）和RAG要完成的任务解读（072.1），这些内容对于理解Agent在检索增强生成（RAG）方面的应用具有重要意义。 课程的实践操作部分非常丰富。例如，如何构建自己的邮箱插件（021.1）、DIY的Agent测试与发布（148.5），以及插件的基本配置方法（014.1）。此外，课程还介绍了如何接入外部API（027.4）和调用本地模型（043.7），这些内容对于扩展Agent的功能具有重要价值。 在模型训练与优化方面，课程讲解了训练流程演示（104.4）、微调要解决的问题（108.3）以及LORA微调方法（132.1）。特别地，llama3模型的微调与量化（135.4）以及LLAMA与LORA的介绍（098.3）为学习者提供了具体的模型优化实践指导。 课程还关注了Agent的本地化部署与应用。例如，AutogenStudio本地化部署流程（044.8）、Ollama环境配置与安装（046.11）以及项目环境配置方法解读（087.10）。这些内容帮助学习者将Agent技术落地到实际项目中。 此外，课程还涉及了一些高级主题。例如，感知与反思模块构建流程（082.5）、指令微调所需数据与模型下载（133.2）以及MOE模块实现方法解读（094.2）。这些内容为学习者提供了更深入的技术探索方向。 最后，课程通过总结与结果输出（071.5）、效果演示与总结分析（105.5）以及项目经验总结与优化方法（113.5）等内容，帮助学习者对所学知识进行全面回顾和总结，以便更好地应用到实际工作中。 总体而言，本课程内容丰富、覆盖面广，从Agent的基础理论到实际操作，从数据处理到模型优化，从本地化部署到高级技术应用，为学习者提供了一个系统的学习路径。通过学习本课程，学习者可以全面掌握Agent技术的应用与开发，为未来的人工智能项目开发打下坚实的基础。【焦圣希|18818568866】
