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  • AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战

    AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战 最后编辑:2025-05-19
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    第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑2 节 | 12分钟
    在学习任何新知识时,掌握正确的方法和避开常见的陷阱至关重要。本章为你精心准备了学习本课程的必备指南,让你快速了解而课程,帮助你快速上手,少走弯路。
    
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    视频:
    1-1 深入了解课程,少走弯路,必看!!! (11:55)
    图文:
    1-2 如何提问&进入课程群&使用 IDE学习环境
    第2章 AI智能体:AI3.0时代最大的转型红利6 节 | 56分钟
    本章介绍了AI的发展历程,介绍了智能体(Agents)的基本概念。从行业趋势和职业发展的角度,阐述了学习AI应用开发的必要性和紧迫性,并提前解答了课程中可能遇到的问题,为学员开启AI学习之旅奠定基础。
    
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    视频:
    2-1 本章介绍 (01:39)
    视频:
    2-2 智能革命爆发:从梦想到现实 (17:50)
    视频:
    2-3 智能体揭秘:为什么它是未来的核心?智能体到底是什么? (10:11)
    视频:
    2-4 风口以至-机遇与挑战:AI 淘汰的是不会使用AI的人 (19:43)
    视频:
    2-5 新手必知:扫清学习障碍 (05:54)
    视频:
    2-6 本章小结 (00:32)
    第3章 大模型:智能体的超级大脑7 节 | 67分钟
    大模型是AI应用开发的核心,堪称智能体的“超级大脑”。本章介绍了大模型的历史发展、主流分类及选择方法,探讨了其短板及解决方案。通过实践环节,演示了如何获取和部署闭源及开源大模型资源。
    
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    视频:
    3-1 本章介绍 (02:11)
    视频:
    3-2 带你快速了解LLM(大语言模型)的前世今生 (12:19)
    视频:
    3-3 全景扫描:国内外主流大语言模型(LLM) (10:25)
    视频:
    3-4 开源VS闭源:你该如何选择 (10:23)
    视频:
    3-5 大模型的短板与解决方案 (15:43)
    视频:
    3-6 练一练:搞定你的大模型源(闭源与开源) (13:58)
    视频:
    3-7 本章小结 (01:04)
    第4章 AI应用开发应知必会的那些事6 节 | 69分钟
    本章聚焦AI编程的核心基础知识,包括AI工具的选择与应用、提示词工程的基本原理,以及AI行业信息获取的方法论。通过“小浪助手”智能客服项目的展示,帮助学习者快速掌握AI智能体开发的实用技能,为后续学习奠定重要基础。...
    
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    视频:
    4-1 本章介绍 (03:18)
    视频:
    4-2 如何正确使用AI编程? (24:24)
    视频:
    4-3 什么是提示词工程?AI对话的魔法咒语+常见思维流模式 (15:11)
    视频:
    4-4 如何正确的获取AI行业信息? (10:06)
    视频:
    4-5 小浪助手两大项目演示:单智能体和多智能体 (13:42)
    视频:
    4-6 本章总结 (01:57)
    第5章 DeepSeek:国产之光10 节 | 125分钟
    本章探讨了DeepSeek这一开源大模型在AI领域的重要突破及其实际应用。作为一款降低AI使用门槛、推动资源普惠化的开源项目,DeepSeek通过核心优势和丰富的模型家族,实现了本地部署、云端部署和API调用三种主要使用方式,为大家提供了完整的应用指南。...
    
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    视频:
    5-1 本章介绍 (05:55)
    视频:
    5-2 DeepSeek为什么火了? (14:43)
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    5-3 推理大模型做对了什么?DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别 (17:03)
    视频:
    5-4 DeepSeek 提示词模板与注意 (08:42)
    视频:
    5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令 (03:05)
    视频:
    5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析,以及资源获取方式 (24:12)
    视频:
    5-7 DS本地部署:本地私有化AI对话助手实现 (19:14)
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    5-8 DS云端部署:按需付费更加灵活 (16:13)
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    5-9 DS云端API:个人用户最佳选择 (13:35)
    视频:
    5-10 本章小结 (01:43)
    第6章 初识langchain:LLM大模型与AI应用的“粘合剂”8 节 | 70分钟
    LangChain是一款具备链接大模型、标准化接口和工具链整合特性的AI应用开发框架。本章通过环境搭建和代码实例,展示了如何实现AI应用的端到端开发。尽管LangChain存在学习曲线较高、文档不完善和版本变化大的挑战,但其多模型调用、轻量级SDK和多模态支持等优势,有助于提升AI应用的开发效率。...
    
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    视频:
    6-1 本章介绍 (02:35)
    视频:
    6-2 langchain是什么以及发展过程 (05:52)
    视频:
    6-3 langchain能做什么和能力一览 (11:57)
    视频:
    6-4 langchain的优势与劣势分析 (07:30)
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    6-5 langchain使用环境的搭建 (15:30)
    视频:
    6-6 AI智能开发学习平台(实战+免费key+测试+AI资讯) (09:16)
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    6-7 先跑起来:第一个实例,了解langchain的基本模块 (15:24)
    视频:
    6-8 本章总结 (01:56)
    第7章 ChatModels:磨平不同LLM的差异8 节 | 101分钟
    本章探讨了LangChain大模型组件的核心技术架构和实践应用,重点介绍了大模型API的统一封装方案,包括chat models和LLMs两种主要范式,以及标准事件系统的实现。同时覆盖了上下文管理、缓存机制和工具调用等关键技术要点,为开发者提供了完整的大模型应用开发框架。...
    
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    视频:
    7-1 本章介绍 (02:59)
    视频:
    7-2 LangChain核心组件:LLMs与ChatModels (13:26)
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    7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型 (33:16)
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    7-4 tokens与上下文交互窗口 (15:21)
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    7-5 模型异常处理与缓存机制 (07:06)
    视频:
    7-6 如何配合本地大模型?模型Token usage的花费? (13:38)
    视频:
    7-7 大模型的Tool Call工具调用能力:先进大模型的标配 (13:04)
    视频:
    7-8 练一练:使用某个大模型来驱动事件 (02:04)
    第8章 PromptTemple: 提示词工程在LangChain中的实践16 节 | 100分钟
    本章聚焦LangChain中提示词工程的核心理念和技术实现,重点介绍了提示词模板系统的设计原理,包括字符串模板和对话型模板的技术特点,以及推理增强技术的应用。同时覆盖了动态示例选择机制和LangSmith生态工具的集成应用,为开发者提供了完整的提示词工程解决方案。...
    
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    视频:
    8-1 本章介绍 (01:40)
    视频:
    8-2 提示词:大模型工作的核心部件 (05:49)
    视频:
    8-3 prompts模板:大模型推理的关键 (04:25)
    视频:
    8-4 五种prompts模板实战:字符串模板应用 (04:27)
    视频:
    8-5 五种prompts模板实战:对话模板应用 (04:25)
    视频:
    8-6 五种prompts模板实战:消息占位符应用 (03:42)
    视频:
    8-7 五种prompts模板实战:使用Message组合模板 (03:32)
    视频:
    8-8 五种prompts模板实战:自定义模板应用 (10:14)
    视频:
    8-9 Few Shot:提供推理质量的常见方式 (12:45)
    视频:
    8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例 (12:53)
    视频:
    8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例 (05:50)
    视频:
    8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例 (06:25)
    视频:
    8-13 使用Partial实战部分格式化效果 (05:56)
    视频:
    8-14 langchain hub加载提示词管理 (12:46)
    视频:
    8-15 练一练:使用langchain hub加载提示词模板 (01:36)
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    8-16 本章总结 (03:02)
    第9章 规范化输出:OutputParsers的关键技术7 节 | 78分钟
    本章介绍了AI大模型应用中输出解析器的核心技术和应用价值,重点阐述了将非结构化文本转换为结构化数据的关键技术,包括多格式解析支持、容错机制设计,以及自定义解析器的开发方法。通过深入理解输出解析器的工作原理和应用场景,为开发者提供了一套完整的大模型输出处理解决方案。...
    
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    视频:
    9-1 本章介绍 (07:23)
    视频:
    9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览 (12:56)
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    9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(1) (17:39)
    视频:
    9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(2) (17:06)
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    9-5 LLM应用容错机制 (09:22)
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    9-6 如何自定义解析器? (10:17)
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    9-7 本章总结 (02:38)
    第10章 LCEL:组件化开发的新范式15 节 | 122分钟
    本章探讨了LangChain平台的链式开发技术和LCEL脚本语言,重点介绍了基于Runningable接口的标准化组件通信方案,以及LCEL在链式开发中的核心概念和技术实现。通过流式调用、并行执行、路由链等关键特性的讲解,展示了LCEL在复杂AI应用开发中的强大功能。...
    
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    视频:
    10-1 本章介绍 (03:13)
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    10-2 Runnable接口到底是什么? (07:53)
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    10-3 LCEL是什么与使用场景 (13:00)
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    10-4 链的基本应用:使用管道操作符快速生成一条链 (05:57)
    视频:
    10-5 链的基本应用:链的流式调用 (14:28)
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    10-6 链的基本应用:并行运行多条链 (07:57)
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    10-7 从老版本的chain迁移到LCEL (05:49)
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    10-8 链的高级应用:在链中使用函数 (13:45)
    视频:
    10-9 链的高级应用:在链中自定义支持流输出的函数 (06:23)
    视频:
    10-10 链的高级应用:使用RunnablePassthrough来传递值 (02:18)
    视频:
    10-11 链的高级应用:如何在运行时动态添加链的配置 (06:21)
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    10-12 链的高级应用:为链增加记忆能力(短时记忆InMemoryHistory) (15:44)
    视频:
    10-13 链的高级应用:使用Redis构建长期记忆 (07:39)
    视频:
    10-14 链的高级应用:使用LCEL来自定义路由链 (09:43)
    视频:
    10-15 本章总结 (01:31)
    第11章 RAG:知识增强型AI系统22 节 | 191分钟
    本章深入探讨了检索增强生成(RAG)技术在AI系统中的应用。重点介绍了从文档预处理到向量存储、检索策略优化的完整技术链路,以及结构化与非结构化数据的查询处理方法。通过对比不同检索策略和调优技巧,为开发者提供了构建高效RAG系统的实践指南。同时结合ChatDoc实例,展示了一个完整的RAG系统实现。本章内容助力开发者掌...
    
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    视频:
    11-1 本章介绍 (04:30)
    视频:
    11-2 RAG:检索增强生成是什么?RAG原理? (23:07)
    视频:
    11-3 知识(数据)预处理:让文档变得AI友好 (06:41)
    视频:
    11-4 常见的Loader 加载器:PDF+多模态图文PDF (07:39)
    视频:
    11-5 常见的Loader 加载器:解析网页+CVS+ Excel (11:02)
    视频:
    11-6 文档切分:为什么以及如何切 (03:29)
    视频:
    11-7 文档切分:如何基于长度+文本+文档+语义进行切片 (06:38)
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    11-8 向量艺术:嵌入模型 (02:54)
    视频:
    11-9 向量艺术:langChain的嵌入实现 (14:24)
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    11-10 向量艺术:向量数据库基础 (08:53)
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    11-11 向量艺术:Langchain 的向量库实现 (07:53)
    视频:
    11-12 向量库实现:向量库的数据增加+删除+相似性搜索+ MMR+混合搜索 (13:43)
    视频:
    11-13 向量艺术:检索器概念 (02:53)
    视频:
    11-14 检索器在langChain中的实现(基本的检索器+语法搜索构建:BM25) (08:16)
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    11-15 查询重写:如何处理非结构化数据? (06:55)
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    11-16 查询重构:如何处理结构化数据? (12:39)
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    11-17 检索策略大比拼:找到合适你的方案 (02:51)
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    11-18 检索调优:让RAG系统更快更准 (07:52)
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    11-19 检索器:调优—上下文压缩+排序+相似性分数 (14:53)
    视频:
    11-20 未来可期:RAG技术的进化之路 (09:11)
    视频:
    11-21 动一动:ChatDoc -- 又一个简单的文档检索小助手 (12:05)
    视频:
    11-22 本章总结 (01:37)
    第12章 Agents实战:单Agent实现自定义BOT17 节 | 232分钟
    本章通过构建“小浪助手”钉钉版本,全面介绍了基于LangChain的单Agent开发实践。从项目框架搭建、Prompts设计到情感侦测,系统讲解了Agent开发的核心环节,重点展示了知识库工具的设计与检索、钉钉平台集成、持久化记忆管理等关键技术的实现,同时涵盖可观测性实现和容器化部署等工程实践要点。...
    
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    视频:
    12-1 本章介绍 (1) (03:05)
    视频:
    12-2 小浪助手(单智能体)案例拆解 (06:16)
    视频:
    12-3 什么是单Agent? (07:25)
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    12-4 使用LangChain 创建第一个Agent (07:57)
    视频:
    12-5 小浪助手实战:开发环境搭建说明与实战流程 (07:17)
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    12-6 项目相关资源获取(环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API) (20:27)
    视频:
    12-7 项目架构演示 (08:14)
    视频:
    12-8 项目架构搭建 (21:36)
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    12-9 提示词模块设计 (15:07)
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    12-10 感情侦测实现 (14:12)
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    12-11 工具的设计 (10:55)
    视频:
    12-12 工具的设计实现 (11:31)
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    12-13 知识库设计余实现 (18:06)
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    12-14 钉钉工具设计与实现 (25:20)
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    12-15 记忆系统设计实现 (11:48)
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    12-16 项目可观测性实现 (13:11)
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    12-17 容器化部署 (28:55)
    第13章 Agents深入:多Agents工作流的实现22 节 | 242分钟
    本章以LangGraph为核心框架,探讨了多智能体系统的关键技术。从分支控制、图可视化到持久性管理,系统介绍了多智能体系统的核心组件,重点关注记忆管理、人机交互增强、状态追踪等进阶特性,并通过流式处理提升用户体验。通过多个实战案例,展示了多智能体系统在不同场景下的应用价值。...
    
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    视频:
    13-1 本章介绍 (06:54)
    视频:
    13-2 为什么选择多智能体架构? (10:39)
    视频:
    13-3 常见的多智能体架构 (05:18)
    视频:
    13-4 LangGraph讲解 (04:40)
    视频:
    13-5 LangGraph 核心组件:节点与可控制性 (04:18)
    视频:
    13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph (14:44)
    视频:
    13-7 【实现】节点与可控制性-基本控制:串行控制&分支控制&条件分支与循环 (19:19)
    视频:
    13-8 【实现】节点与可控制性-精细控制:图的运行时配置&map-reduce (13:30)
    视频:
    13-9 LangGraph 核心组件:持久化与记忆 (06:52)
    视频:
    13-10 【实现】持久化与记忆-基本运用:相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用 (12:40)
    视频:
    13-11 【实现】持久化与记忆-记忆:短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆 (21:55)
    视频:
    13-12 LangGraph 核心组件:人机交互 (04:48)
    视频:
    13-13 【实现】LangGraph人机交互-基本运用:等待用户数据 (09:10)
    视频:
    13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用:审查工具调用 (08:39)
    视频:
    13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用:编辑图的状态 (02:58)
    视频:
    13-16 LangGraph 核心组件:时光旅行 (10:26)
    视频:
    13-17 LangGraph 核心组件:流式输出 (07:19)
    视频:
    13-18 LangGraph 核心组件:工具调用 (11:11)
    视频:
    13-19 小实战:基于LangGraph 构建代码助手 (18:19)
    视频:
    13-20 小实战:基于LangGraph 的提示词生成小助手 (10:08)
    视频:
    13-21 大实战:小浪助手(多智能体版) (35:26)
    视频:
    13-22 本章小结 (02:38)
    第14章 Agents深入:部署优化与云平台使用11 节 | 85分钟
    本章聚焦Agents系统的工程化实践与性能优化,介绍了从本地开发到云端部署的完整技术链路。通过计划执行架构和反思机制的优化,提升了Agents的决策能力和自适应性。重点探讨了LangSmith平台在性能评估和基准测试中的应用,以及LangGraph云平台提供的便捷部署方案。...
    
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    视频:
    14-1 本章介绍 (02:46)
    视频:
    14-2 智能体常见的优化方式:计划和执行智能体架构优化方式 (20:55)
    视频:
    14-3 智能体常见的优化方式:基本反思智能体架构优化方式 (10:32)
    视频:
    14-4 智能体效果评估:模拟用户来评估智能体 (08:41)
    视频:
    14-5 智能体效果评估:使用LangSmith评估智能体 (12:33)
    视频:
    14-6 LangGraph云平台 (04:37)
    视频:
    14-7 如何使用LangGraph 服务器进行本地开发 (07:59)
    视频:
    14-8 如何使用模板快速启动项目 (04:10)
    视频:
    14-9 LangGraph Studio UI (07:48)
    视频:
    14-10 如何在LangGraph cloud 上部署 (03:14)
    视频:
    14-11 本章小结 (01:34)
    第15章 CrewAI: 又一款主流的Agents开发框架11 节 | 82分钟
    本章全面介绍了CrewAI这一新兴的Agents开发框架,从基础概念到高级应用进行了详细讲解。通过示例,介绍了CrewAI的核心组件——Agents、Task、Crew和Flow的协同工作机制,重点阐述了配置化多智能体系统的构建方法,以及与知识库系统的深度集成。在工具使用方面,详细讲解了内置工具的使用技巧、自定义工具的开发方法,以及与...
    
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    视频:
    15-1 本章介绍 (05:12)
    视频:
    15-2 什么是CrewAI (08:13)
    视频:
    15-3 CrewAI安装与第一个示例 (07:56)
    视频:
    15-4 CrewAI 核心组件讲解 (04:29)
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    15-5 CrewAI 核心组件:Agents (08:04)
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    15-6 CrewAI 核心组件:Task (05:58)
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    15-7 CrewAI 核心组件:Crew & flow (05:24)
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    15-8 CrewAI 核心组件:知识库 & 记忆 (10:22)
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    15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手 (11:07)
    视频:
    15-10 基于CrewAI 的营销策略大师 (13:21)
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    15-11 本章小结 (01:19)
    第16章 课程总结2 节 | 31分钟
    课程总结,展望
    
    收起列表
    视频:
    16-1 课程回顾 (18:12)
    视频:
    16-2 课程总结与展望 (12:17)

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