2025AI大模型爆火agent(打造专属的LLM智能体）

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课程目录：

├─1-Agent架构解读与应用分析
│      1-Agent要解决的问题分析.mp4
│      1-Agent趋势.png
│      2-Agent流程.png
│      2-Agent需要具备的基本能力.mp4
│      3-Ageng包括组件.png
│      3-与大模型的关系分析.mp4
│      4-Agent组成.png
│      4-多智能体定义分析.mp4
│      5-多模态.png
│      5-框架的作用和能解决的问题.mp4
│      6-多角色组成.png
│      6-整体总结分析.mp4
│      7-Agent游戏.png
│      7-GPTS分析一波.mp4
│      8-多智能体.png
│      8-经典任务分析.mp4
│      9-多智能体2.png
│      Agent.png
│      Agent思维导图.pdf
│      课程介绍.mp4
│      
├─10-langchain工具实例
│      1-langchain框架解读.mp4
│      2-基本API调用方法.mp4
│      3-数据文档切分操作.mp4
│      4-样本索引与向量构建.mp4
│      5-数据切块方法.mp4
│      基本使用.rar
│      
├─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
│      大模型.pdf
│      
├─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
│      3-源码调用debug解读.mp4
│      4-训练流程演示.mp4
│      5-效果演示与总结分析.mp4
│      Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip
│      
├─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
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│      12.png
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│      14.webp
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│      16.png
│      2-RAG实践策略.mp4
│      2.png
│      3-微调要解决的问题.mp4
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│      9.png
│      
├─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
│      API复制这个不要改.docx
│      GPTS例子.docx
│      广告文案.docx
│      文章翻译.docx
│      短视频脚本.docx
│      组会不用愁.txt
│      语聚AI指定(只改动作即可).docx
│      
├─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
│      Agent客服.rar
│      
├─4，5-autogen与部署模块
│      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
│      AutogenStudio部署.zip
│      rag_skill.rar
│      Skill.py
│      
├─6，7-metagpt
│  │  examples.rar
│  │  MetaGPT-main.zip
│  │  metaGpt.pdf
│  │  
│  ├─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
│      RAG.pdf
│      RAG.png
│      
├─9-斯坦福AI小镇架构与项目解读
│      1-整体故事解读.mp4
│      10-项目环境配置方法解读.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
│      斯坦福AI小镇.pdf
│      斯坦福AI小镇.png
│      斯坦福小镇论文.pdf
│      
├─Action动作实例
│      1-项目介绍与配置.mp4
│      2-源码实现流程解读.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
│      10-Ollama环境配置与安装.mp4
│      11-Autogen接入本地模型.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
│      
├─llama3相关
│  │  llama3.rar
│  │  
│  ├─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
│      
└─补充
    └─llama3
            llama3.rar