一、培訓背景
在當今快速發展的信息技術時代,人工智能(AI)已成為推動社會進步和產業升級的關鍵力量。其中,Agent智能體作為AI領域的一個重要分支,正逐漸展現出其獨特的價值和廣泛的應用前景。因此,學習Agent智能體的開發不僅具有深遠的理論意義,更具有重要的實用價值。
Agent智能體是一種能夠自主決策、與環境進行交互并完成任務的軟件實體。它們能夠感知環境、理解用戶需求、制定并執行計劃,從而為用戶提供智能化的服務。隨著大數據、云計算和深度學習等技術的不斷發展,大模型Agent智能體已經能夠在眾多領域發揮重要作用,如智能家居、自動駕駛、智能客服、醫療輔助等。
學習Agent智能體的開發,首先可以幫助我們深入理解人工智能的基本原理和核心技術。通過掌握Agent智能體的設計、實現和優化方法,我們可以更全面地了解AI系統的構建過程,為未來的研究和開發工作打下堅實的基礎。
此外,學習Agent智能體開發還具有廣泛的實用價值。在智能家居領域,Agent智能體可以實現智能家居設備的自動化控制和智能化管理,提高家庭生活的便捷性和舒適性。在自動駕駛領域,Agent智能體可以感知車輛周圍的環境,制定并執行駕駛策略,從而確保行車安全和效率。在智能客服領域,Agent智能體可以自動處理用戶咨詢和投訴,提高客戶滿意度和服務效率。在醫療輔助領域,Agent智能體可以協助醫生進行疾病診斷和治療方案制定,提高醫療服務的準確性和效率。
綜上所述,學習Agent智能體的開發不僅有助于我們深入理解人工智能的核心技術,還能夠為我們提供廣泛的實用價值和應用前景。
二、培訓對象
各類軟件企業和研發中心的程序員、軟件設計師、架構師, 項目經理,業務架構師,公司管理者。
本課程面向零基礎LLM應用開發者,不需要了解復雜數學算法,機器學習原理。建議具備基礎的Python知識,但即使你對 Python 不太熟悉,也完全沒有關系。課程主要閱讀講解部分案例代碼。
三、培訓收益
1、深入理解DeepSeek大模型與Agent技術的核心原理、架構及運作機制。
2、顯著提升工作效能,實現業務流程的自動化處理,大幅提升工作效率。
3、挖掘DeepSeek大模型與Agent技術在企業業務中的創新應用場景。
4、學會結合DeepSeek大模型與Agent技術進行分析與解決復雜問題。
5、促進團隊協作優化,推動行業技術交流,拓寬職業發展道路。
四、培訓信息
1)培訓方式:
培訓采用線下專家面授+同步直播的形式。所有課程均贈送學習教材、視頻回放、
答疑交流群、促學服務等,并提供結業證書。多維度精細化教學,滿足不同企業及學員的學習需求。
2)培訓班次:
2025年04月28-30日 北京
2025年10月23-25日 成都
五、培訓內容
培訓共計3天,每天6小時,具體日程安排如下:
內容 | 詳情 |
第一部分:大模型驅動的Agent智能體概述 | 1.智能體的定義與特點 2.智能體與傳統軟件的關系 3.智能體與LLM的關系 4.從ChatGPT到智能體 5.智能體的五種能力 6.記憶,規劃,工具,自主決策,推理 7.多智能體協作 8.企業級智能體應用與任務規劃 9.智能體開發 |
第二部分: 基于大模型的Agent技術框架 | 1.Agent的四大要素 2.Agent的規劃和決策能力 3.Agent的各種記憶機制 4.Agent的核心技能:調用工具 5.Agent的推理引擎:ReAct框架 6.何謂ReAct 7.用ReAct框架實現簡單Agent 8.基于ReAct框架的提示 9.構建ReAct Agent |
第三部分: 基于LangChain構建智能體 | 1.何謂LangChain 2.LangChain中的六大模塊 3.LangChain和Agent開發 4.LangChain構建智能體的類型 5.LangChain構建工具 6.何謂LlamaIndex 7.說說LlamaIndex 8.LlamaIndex和基于RAG的AI開發 9.簡單的LlamaIndex開發示例 |
第四部分: 推理與行動的協同——通過LangChain中的ReAct框架實現 | 1.復習ReAct框架 2.LangChain中ReAct Agent 的實現 3.LangChain中的工具和工具包 4.create_react_agent創建鮮花定價Agent 5.深挖AgentExecutor的運行機制 6.在AgentExecutor中設置斷點 7.思考:模型決定搜索 8.行動:工具執行搜索 9.思考:模型決定計算 10.行動:工具執行計算 11.思考:模型完成任務 |
第五部分: 計劃和執行的解耦-通過LangChain中的Plan-and-Execute實現 | 1.Plan-and-Solve策略的提出 2.LangChain中的Plan-and-Execute Agent 3.通過Plan-and-Execute Agent實現物流管理 4.為Agent定義一系列進行自動庫存調度的工具 5.創建Plan-and-Execute Agent并嘗試一個“不可能完成的任務” 6.完善請求,讓Agent完成任務 7.從單Agent到多Agent |
第六部分: 多Agent 最佳實踐 | 1.智能體和多智能體 multi-agent systems 2.監督者:每個Agent與一個監督者Agent通信 3.自定義多Agent工作流:每個Agent只與其他Agent通信 4.Multi-Agent多角色協作 5.SOP拆解 6.角色扮演 7.反饋迭代 8.監督控制 9.workflow automation 10.企業工程化最佳實踐 |
第七部分: 基于多模態構建Agent | 1.多模態技術原理講解 2.常用的多模態模型介紹、原理解析 3.多模態典型應用場景舉例,以及技術實現 4.多模態技術實戰 5.多模態需求輸入:圖像、語音、文本 6.語音輸入集成模塊 7.圖像輸入集成模塊 8.核心需求理解與多輪輸入整合模塊 9.語音輸入處理 10.利用多模態技術實現多模態智能聊天對話 基于多模態大模型的Agent開發 |
第八部分:分析國外智能體典型案例和商業應用 | 1.解讀斯坦福小鎮項目:生成式智能體典型案例 2.AutoGPT:通過自然語言的需求描述執行自動化任務 3.BabyAGI:根據任務結果自動創建,排序和執行新任務 4.MetaGPT:重塑生成式AI與軟件開發界面 5.AutoGen:下一代LLM應用的啟動器 6.ChatDev:重塑軟件開發的AI群體智能協作框架 7.Camel AI:引領自主與交流智能體的未來 |
第九部分: 基于Dify 本地化構建智能體 | 1.Dify:零基礎開發對話機器人 2.功能概述 3.基礎能力 4.插件 5.工作流 6.記憶庫 7.查詢天氣機器人的最終效果 8.創建你的第一個機器人 9.用自然語言優化輸出結果 10.用工作流優化輸出結果 11.綜合實戰:基于Dify的數據庫查詢實現 12.Dify本地化與Agent各終點發布(網頁嵌入、微信、API) |
第十部分: 企業專屬領域的智能客服Agent | 1.打造專屬領域的客服聊天機器人 2.客服聊天機器人概述 3.客服聊天機器人價值簡介 4.客服聊天機器人研發工具 5.AI課程客服聊天機器人總體架構 6.前端功能設計 7.后端功能設計 8.AI課程客服聊天機器人應用實例 |
第十一部分: LangChain整合DeepSeek構建知識圖譜 | 1.Neo4j基礎概念:Node、Relationship、Property 2.使用 Cypher 查詢語言進行數據建模、插入和查詢。 3.網絡配置文件(config)的基本結構和參數分析 4.基于config指定數據清洗與標準化格式 5.基于本地大模型的結構化分析實現 6.LangChain 自動生成并優化 Cypher 查詢 7.LangServe發布圖譜服務器 |
第十二部分: Manus快速上手與辦公賦能 | 1.Manus產品架構解析:云端智能體、多工具調用、任務分解與自主執行 2.Manus在職場的應用:文檔智能處理、任務自動化、代碼編寫與調試 3.Manus實操訓練:任務自動化演練、網頁數據采集、代碼執行挑戰 4.Manus辦公賦能:會議紀要自動總結、 5.Manus 辦公賦能:郵件自動分類與回復 6.Manus 辦公賦能:PPT生成對比 |
第十三部分: Manus 數據分析智能化 | 1.跨平臺AI協同:DeepSeek+Manus組合優化內容生產 2.跨平臺AI協同:任務自動化與知識檢索結合 3.Manus在數據分析中的應用:銷售數據分析、市場調研報告 4.高級AI數據分析演練:實時數據抓取與分析、A/B測試優化 5.智能體如何重塑工作模式:AI從輔助工具到自主執行體的演變 6.Agent 私有化、數據安全與企業適配性問題 |
六、專家講師
劉老師 | 國內頂尖AI專家
最近幾年帶隊完成了數十個AI項目,內容不僅包括深度學習、機器學習、數據挖掘等具體技術要點,也包括AI的整體發展、現狀、應用、商業價值、未來方向等,涵蓋內容非常豐富。完成多個深度學習實踐項目,廣泛應用于醫療、交通、銀行、電信等多個領域。從2020年推出的多門課程《AI大模型賦能行業應用與解決方案》《AI大模型輔助軟件研發管理與效能提升》和《AI大模型技術及開發應用實踐》更是廣受歡迎,已經為幾十家企業培訓,作為一名AI技術專家,對人工智能的理解深入透徹。他不僅精通AI的編程技術,還熟悉各種AI工具的使用,尤其在AI行業應用更是有著獨特的見解和實踐經驗;自從2023年以來幫助多家研發中心做AI輔助開發效能提升咨詢服務。同時也是微軟人工智能認證工程師,阿里云AI人工智能訓練師。在人工智能領域的深耕和創新,也得到了出版社的青睞,計劃出版自己的著作。也在多家技術大會做AI技術講座。
七、相關證書
參加培訓并通過考試的學員,由中國信息化培訓中心頒發《人工智能高級工程師》職業技能培訓證書,此證書不僅是對學員學習成果的高度認可,更是學員在AI技術領域專業能力的有力證明,為學員的職業發展增添重要砝碼。