这门AI智能体全栈实战课，带你从Coze扣子入门，系统掌握工作流、大模型、插件、循环变量、表格、飞书集成、API调用等核心技能。深入RAGFlow、AutoGen、Ollama、Llama3、LoRA微调、本地模型部署，还覆盖知识库、浏览器插件、发票助手、知识图谱、机器学习、MoE架构等实战项目，零基础也能搭建专业AI应用。
课程大纲：
01.上课须知.mp4
02.资料下载与电脑端观看课程方法.mp4
03.课程介绍.mp4
04.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
05.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
06.1-数据查找配置.mp4
07.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
08.循环体错误更正（提前看下）.mp4
09.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
10.1-插件的基本配置方法.mp4
11.2-输入输出参数配置方法.mp4
12.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
13.1-DEMO演示与基本流程分析.mp4
14.2-表格填入模块解读.mp4
15.3-表格的输入与输出.mp4
16.4-查找与匹配的方法.mp4
17.5-飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4
18.1-提示词与工作流配置.mp4
19.2-插件配置方法与输出.mp4
20.1-DEMO演示与应用分析.mp4
21.2-输入参数与大模型配置.mp4
22.3-图像生成模型配置.mp4
23.4-COZE中的应用模块配置.mp4
24.5-COZE应用界面设计.mp4
25.1-COZE-API开通方法.mp4
26.2-API外部调用方法实例演示.mp4
27.3-Cursor应用例子分析.mp4
28.4-用CURSOR构建一个浏览器插件.mp4
29.5-API调用与插件测试.mp4
30.1-发票助手插件接入.mp4
31.2-数据表创建方法.mp4
32.3-识别工作流配置与测试.mp4
33.4-调用模块工作流配置.mp4
34.5-知识库配置.mp4
35.1-自定义插件创建方法与流程.mp4
36.2-插件输出配置与循环体.mp4
37.3-知识库配置与结果输出.mp4
38.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
39.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
40.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
41.4-知识库构建实例.mp4
42.5-封装成API调用.mp4
43.1-RAG要完成的任务解读.mp4
44.2-RAG整体流程解读.mp4
45.3-召回优化策略分析.mp4
46.4-召回改进方案解读.mp4
47.5-评估工具RAGAS.mp4
48.6-外接本地数据库工具.mp4
49.1-整体故事解读.mp4
50.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
51.3-论文基本框架分析.mp4
52.4-Agent的记忆信息.mp4
53.5-感知与反思模块构建流程.mp4
54.6-计划模块实现细节.mp4
55.7-整体流程框架图.mp4
56.8-感知模块解读.mp4
57.9-思考模块解读.mp4
58.10-项目环境配置方法解读.mp4
59.0-Python环境说明.mp4
60.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
61.2-动作API配置方法.mp4
62.3-国内常用API配置方法.mp4
63.4-API接口在线测试.mp4
64.5-工作流配置.mp4
65.6-执行流程与结果.mp4
66.1-API生成方法.mp4
67.2-GroupChat模块.mp4
68.3-执行流程分析.mp4
69.4-外接本地支持库配置方法.mp4
70.5-加入RAG技能.mp4
71.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
72.7-调用本地模型方法与配置.mp4
73.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
74.9-本地化部署接入应用实例.mp4
75.10-调用SD-API完成设计.mp4
76.11-Ollama环境配置与安装.mp4
77.12-autogen接入本地模型.mp4
78.1-论文概述分析.mp4
79.2-整体框架逻辑介绍.mp4
80.3-项目环境配置.mp4
81.4-基础解读-动作定义方式.mp4
82.5-基础解读-角色定义.mp4
83.6-单动作智能体实现方法.mp4
84.7-多动作配置方法.mp4
85.8-定时器任务环境配置.mp4
86.9-定时器任务流程解读分析.mp4
87.0-基本Agent的组成.mp4
88.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
89.2-问题拆解与执行流程.mp4
90.3-检索得到重要的URL.mp4
91.4-子问题生成总结结果.mp4
92.5-总结与结果输出.mp4
93.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
94.2-后端GPT项目部署启动.mp4
95.3-前端助手API与流程图配置.mp4
96.4-接入外部API的方法与流程.mp4
97.5-引入API方法解读.mp4
98.6-指令提示构建.mp4
99.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
100.2-环境相关配置解读.mp4
101.3-工具调用流程拆解.mp4
102.4-功能调用方法实例.mp4
103.5-RAG环境配置搭建.mp4
104.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
105.7-RAG基本流程分析.mp4
106.1-LORA微调方法.mp4
107.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
108.3-llama3模型微调实例.mp4
109.4-llama3微调后进行量化.mp4
110.5-llama.cpp量化实例.mp4
111.6-部署应用.mp4
112.1-LORA微调方法.mp4
113.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
114.3-llama3模型微调实例.mp4
115.4-llama3微调后进行量化.mp4
116.5-llama.cpp量化实例.mp4
117.6-部署应用.mp4
118.1-项目需求分析流程.mp4
119.2-数据与特征库准备.mp4
120.3-模型准备与项目分析.mp4
121.4-模型选择方法总结.mp4
122.5-项目经验总结与优化方法.mp4
123.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
124.2-数据处理与清洗分析.mp4
125.3-特征工程的作用与流程.mp4
126.4-机器学习算法分析.mp4
127.5-模板到哪去找.mp4
128.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
129.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
130.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
131.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4
132.5-工具总结分析.mp4
133.1-MOE概述分析.mp4
134.2-MOE模块实现方法解读.mp4
135.3-效果分析与总结.mp4
136.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
137.2-RAG实践策略.mp4
138.3-微调要解决的问题.mp4
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