✓ mksz822-AI Agent智能应用从0到1定制开发 全流程解决方案实战
✓ mksz822-AI Agent智能应用从0到1定制开发 全流程解决方案实战├─第1章 多模型强应用：AI2.0时代应用开发者机会
│ ├─1-1 深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！.mp4
│ ├─1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展.mp4
│ ├─1-3 国内外主要LLM及特点介绍.mp4
│ ├─1-4 大模型的不足以及主要解决方案.mp4
│ ├─1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释.mp4
│ ├─1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？.mp4
│ └─1-7 智能体(agent)命理大师虚拟项目（需求分析、技术选型、技术分解）.mp4
├─第2章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
│ ├─2-1 初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂.mp4
│ ├─2-2 langchain是什么以及发展过程.mp4
│ ├─2-3 langchain能做什么和能力一览.mp4
│ ├─2-4 langchain的优势与劣势分析.mp4
│ ├─2-5 langchain使用环境的搭建.mp4
│ ├─2-6 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块.mp4
│ ├─2-7 在线笔记本&千问资源【必看，让你能顺利学习课程】.mp4
│ └─2-8 本章梳理与总结 .mp4
├─第3章 LangChain核心模块与实战：用prompts模板调教LLM的输入出
│ ├─3-1 章节介绍.mp4
│ ├─3-2 模型IO 大语言模型的交互接口.mp4
│ ├─3-3 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程.mp4
│ ├─3-4 prompts实战两种主要的提示词模板.mp4
│ ├─3-5 自定义prompts模板.mp4
│ ├─3-6 两种模板引擎以及组合模板使用.mp4
│ ├─3-7 序列化模板使用.mp4
│ ├─3-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组.mp4
│ ├─3-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度 .mp4
│ ├─3-10 langchain核心组件：LLMs vs chat models .mp4
│ ├─3-11 更好的体验：流式输出.mp4
│ ├─3-12 花销控制：token消耗追踪.mp4
│ ├─3-13 输出结构性：不止于聊天.mp4
│ └─3-14 本章小结.mp4
├─第4章 LangChain知识库构建与RAG设计：增强自己大模型能力，实现与各种文档对话
│ ├─4-1 本章介绍.mp4
│ ├─4-2 RAG：检索增强生成是什么？.mp4
│ ├─4-3 loader：让大模型具备实时学习的能力.mp4
│ ├─4-4 文档转换实战：文档切割.mp4
│ ├─4-5 文档转换实战：总结精炼和翻译.mp4
│ ├─4-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题.mp4
│ ├─4-7 文本向量化实现方式.mp4
│ ├─4-8 与AI共舞的向量数据库.mp4
│ ├─4-9 Chatdoc 又一个智能文档助手（1）.mp4
│ ├─4-10 Chatdoc 又一个智能文档助手（2）.mp4
│ ├─4-11 ChatDoc 几种检索优化的方式.mp4
│ ├─4-12ChatDoc 与文件聊天交互.mp4
│ └─4-13 本章小结.mp4
├─第5章 LangChain链与记忆处理：带你实现大模型记忆增强，让你的大模型更加智能
│ ├─5-1 本章介绍.mp4
│ ├─5-2 chains：langchain的重要组成部件.mp4
│ ├─5-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1).mp4
│ ├─5-4四种基本的内置链的介绍与使用(2).mp4
│ ├─5-5 四种基本的内置链的介绍与使用(3).mp4
│ ├─5-6 四种基本的内置链的介绍与使用(4).mp4
│ ├─5-7 四种基本的内置链的介绍与使用(5).mp4
│ ├─5-8 链的不同调用方法和自定义.mp4
│ ├─5-9 四种处理文档的预制链(1).mp4
│ ├─5-10四种处理文档的预制链(2).mp4
│ ├─5-11 四种文档预制链使用(3).mp4
│ ├─5-12 四种文档预制链使用(4).mp4
│ ├─5-13 memory工具使用(1).mp4
│ ├─5-14 Memory工具使用(2).mp4
│ ├─5-15 Memory工具使用(3).mp4
│ ├─5-16 为链增加memory（1）.mp4
│ ├─5-17 为链增加memory(2).mp4
│ ├─5-18 主要的预制链和memory工具.mp4
│ └─5-19 本章小结.mp4
├─第6章 Agent核心与实践：初窥未来机器人，学Agent基本开发，让大模型不止于聊天
│ ├─6-1 本章介绍.mp4
│ ├─6-2 什么是agent.mp4
│ ├─6-3 第一个agent.mp4
│ ├─6-4 几种主要的agents类型介绍（1）.mp4
│ ├─6-5几种主要的agents类型介绍（2）.mp4
│ ├─6-6 agent中正确添加memory的方式.mp4
│ ├─6-7 如何让agent与tool共享记忆.mp4
│ ├─6-8 tool的使用.mp4
│ ├─6-9 tookit的使用.mp4.mp4
│ ├─6-10 LCEL是什么.mp4
│ ├─6-11 LCEL不同的接口实现.mp4
│ ├─6-12 LCEL里chain和prompt实现.mp4
│ ├─6-13 LCEL记忆的添加方式.mp4.mp4
│ ├─6-14 LCEL Agents的使用（1）.mp4
│ ├─6-15LCEL Agents的使用（2）.mp4
│ ├─6-16 最佳开发实践.mp4
│ └─6-17 本章小结.mp4
├─第7章 AI Agent智能体开发：工善其事，必利其器，一步步教你搭建agent开发环境
│ ├─7-1 本章介绍.mp4
│ ├─7-2 虚拟项目demo演示.mp4
│ ├─7-3 虚拟项目产品需求分析.mp4
│ ├─7-4 虚拟项目技术架构.mp4
│ ├─7-5 项目开发环境搭建.mp4
│ └─7-6 本章小结.mp4
├─第8章 AI Agent智能体开发：API层的实现以及智能体性格和行为设计
│ ├─8-1 本章介绍.mp4
│ ├─8-2 使用fastapi搭建API层.mp4
│ ├─8-3 主Class与agent框架.mp4
│ ├─8-4 使用prompt设计agent性格与行为.mp4
│ ├─8-5 使用chain来判断输入情绪.mp4
│ ├─8-6 langserve介绍-.mp4
│ └─8-7 本章小结.mp4
├─第9章 AI Agent智能体开发：快速掌握tool以及向量数据库使用
│ ├─9-1 本章介绍.mp4.mp4
│ ├─9-2 tools设计实现1.mp4
│ ├─9-3 tools设计实现2.mp4
│ ├─9-4 tools设计实施3.mp4
│ ├─9-5 agent的memory处理1.mp4
│ ├─9-6 agent的memory处理2.mp4
│ ├─9-7 agent学习能力构建.mp4
│ └─9-8 本章小结.mp4
├─第10章 AI Agent智能体开发：让Agent具备语音能力
│ ├─10-1 本章介绍.mp4
│ ├─10-2 语音逻辑设计.mp4
│ ├─10-3 微软TTS能力介绍.mp4
│ ├─10-4 -1 voice函数的实现.mp4
│ ├─10-5 -2 voice函数的实现.mp4
│ ├─10-6 AI语音克隆和TTS介绍.mp4
│ └─10-7 本章小结.mp4
├─第11章 AI Agent智能体开发：项目扩展与集成【数字人与IM集成】
│ ├─11-1 本章介绍.mp4
│ ├─11-2 电报机器人+agent的实现.mp4
│ ├─11-3 Docker部署与调试追踪.mp4
│ ├─11-4 项目扩展：agent数字人（1）.mp4.mp4
│ ├─11-5 项目扩展：agent数字人（2）.mp4
│ ├─11-6 项目扩展：agent数字人（3）.mp4.mp4
│ ├─11-7 项目扩展：agent数字人（4）.mp4
│ ├─11-8 项目扩展：agent数字人（5）.mp4
│ ├─11-9 项目扩展：agent数字人（6）.mp4
│ └─11-10 本章小结.mp4
├─第12章 课程总结
│ └─12-1 课程总结.mp4.mp4
└─新课程源码+PDF课件
├─AI Agent课程-课件.pdf
└─源码.zip
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