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AI Agent智能应用从0到1定制开发

基于AI火爆框架Langchain与LLM，赋能各领域企业轻松具备符合自身业务的智能化能力

已完结
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难度：中级
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时长：共 25 小时
畅销榜第 1 名
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已有 992 人在学
  • AI Agent智能化解决方案与实
  • AI定制化开发框架LangChain
  • 从0到1定制符合企业智能应用
  • 运用AI倍数提升个人与团队效
  • 企业级AI Agent标准与全流程
  • 掌握先进技术领先成为抢手人
试看本节课 21:46
试看本节课 09:42
试看本节课 10:43
1-1 深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！
1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展
1-4 大模型的不足以及主要解决方案

课程预览

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AI Agent已成为企业在构建智能化的定制化需求、解决特定问题、提升竞争力、创造新商业机会的关键。无论你是否是LLM领域的开发者，都非常值得领先学习。本课程将带你从零开始掌握一套能满足不同业务场景的智能化解决方案，并手把手带你打通从需求分析、项目设计、开发、部署、优化等核心环节，让你借助Langchain与LLM的强大能力，轻松集成专业知识库与外部API工具，高效打造精准解决企业定制化、智能化AI Agent。另外，课程中为你分享了主流行业案例和实践经验，帮你分析AI原生应用时代程序员的职业发展路径，助力提升你的综合能力和竞争力，先人一步成为AI 时代下的抢手人才。
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本章介绍：

本章将带您了解LLM的发展历程、主流模型及其特点，同时探讨LLM的不足之处及微调与langchain等解决方案。还将初探AIGC行业，为您解析行业全貌。对于传统开发者，提供转型建议。通过虚拟项目实践，您将学习如何运用LLM技术解决实际问题。最终，本课程旨在助您站在行业前沿，为职业发展做好准备。

第1章 多模型强应用：AI2.0时代应用开发者机会
7 节｜90分钟
展开
  • 视频：
    1-1 深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！
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    21:46
  • 视频：
    1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展
    试看
    09:42
  • 视频：
    1-3 国内外主要LLM及特点介绍
    10:16
  • 视频：
    1-4 大模型的不足以及主要解决方案
    试看
    10:43
  • 视频：
    1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释
    13:14
  • 视频：
    1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？
    17:07
  • 视频：
    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）
    06:13

本章介绍：

本章介绍LangChain框架的发展背景，让您了解其由来与演变。接着，我们将概览LangChain的核心能力，助您快速把握其强大功能。随后，课程将探讨LangChain的适用场景及其潜在问题，助您明智选择使用时机。为了让您亲身体验LangChain的魅力，我们将指导您从账号注册、平台选择到工具安装，轻松搭建本地运行环境。最后，通过实际案例演示，您将看到LangChain的实际应用效果，直观感受其强大能力，为您后续深入学习打下坚实基础。

第2章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
8 节｜79分钟
收起
  • 视频：
    2-1 初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
    03:48
  • 视频：
    2-2 langchain是什么以及发展过程
    06:32
  • 视频：
    2-3 langchain能做什么和能力一览
    06:49
  • 视频：
    2-4 langchain的优势与劣势分析
    07:55
  • 视频：
    2-5 langchain使用环境的搭建
    12:26
  • 视频：
    2-6 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
    19:14
  • 视频：
    2-7 在线笔记本&千问资源【***必看，让你能顺利学习课程***】
    18:47
  • 视频：
    2-8 本章梳理与总结
    02:52

本章介绍：

本章介绍国内LLM以及langchain0.2，从国内大模型的使用、接入方式，以及langchain0.2的基础和应用。

第3章 国内LLM以及langchain0.2【免费升级3.5小时】
14 节｜206分钟
收起
  • 视频：
    3-1 本章介绍
    03:52
  • 视频：
    3-2 常见问题：国内大模型的使用
    16:59
  • 视频：
    3-3 常见问题：大模型的选择
    26:02
  • 视频：
    3-4 常见问题：国产大模型接入方式
    08:05
  • 视频：
    3-5 常见问题：推荐解决方式
    05:32
  • 视频：
    3-6 langchain0.2版本介绍与基本使用(1)
    19:16
  • 视频：
    3-7 langchain0.2版本介绍与基本使用(2)
    09:59
  • 视频：
    3-8 langchain0.2版本介绍与基本使用(3)
    25:23
  • 视频：
    3-9 -2 langchain0.2版本介绍与基本使用(4)
    19:29
  • 视频：
    3-10 langchain0.2版本介绍与基本使用(5)
    04:07
  • 视频：
    3-11 LangGraph：基于状态机的工作流(1)
    12:13
  • 视频：
    3-12 LangGraph：基于状态机的工作流(2)
    26:58
  • 视频：
    3-13 LangGraph：基于状态机的工作流(3)
    25:06
  • 视频：
    3-14 本章小结
    02:52

本章介绍：

本课程将引导你学习LangChain的核心模块，涵盖即将进行的demo实战所需的关键概念和模块。您将了解LangChain的IO概念，掌握LLM接口设计。同时，课程将详解prompts模板在LangChain中的应用，包括其关键概念和常用方式。此外，我们还将探讨LLMs与chat models的区别及使用场景，学习结构化输出、token统计等提示词相关知识。为您在LangChain实战中提供坚实的理论基础。

第4章 LangChain核心模块与实战：用prompts模板调教LLM的输入输出
14 节｜163分钟
展开
  • 视频：
    4-1 章节介绍
    03:03
  • 视频：
    4-2 模型IO 大语言模型的交互接口
    06:06
  • 视频：
    4-3 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程
    07:05
  • 视频：
    4-4 prompts实战两种主要的提示词模板
    15:16
  • 视频：
    4-5 自定义prompts模板
    08:22
  • 视频：
    4-6 两种模板引擎以及组合模板使用
    12:05
  • 视频：
    4-7 序列化模板使用
    13:37
  • 视频：
    4-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组
    20:26
  • 视频：
    4-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度
    17:05
  • 视频：
    4-10 langchain核心组件：LLMs vs chat models
    16:23
  • 视频：
    4-11 更好的体验：流式输出
    10:42
  • 视频：
    4-12 花销控制：token消耗追踪
    07:17
  • 视频：
    4-13 输出结构性：不止于聊天
    22:31
  • 视频：
    4-14 本章小结
    02:37

本章介绍：

本章将引导学员了解增强检索、加载器、文本切分和向量数据存储等概念，这些都是构建大模型外脑知识库不可或缺的环节。本章作为langchain的关键部分，将深入解析RAG设计，并讲解在文档加载、切分、学习中遇到的常见问题及解决方案。通过本课程的学习，学员将能够全面掌握大模型知识库的核心技术。

第5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
13 节｜174分钟
展开
  • 视频：
    5-1 本章介绍
    01:31
  • 视频：
    5-2 RAG：检索增强生成是什么？
    08:48
  • 视频：
    5-3 loader：让大模型具备实时学习的能力
    18:50
  • 视频：
    5-4 文档转换实战：文档切割
    17:37
  • 视频：
    5-5 文档转换实战：总结精炼和翻译
    11:03
  • 视频：
    5-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题
    19:50
  • 视频：
    5-7 文本向量化实现方式
    12:30
  • 视频：
    5-8 与AI共舞的向量数据库
    16:29
  • 视频：
    5-9 Chatdoc 又一个智能文档助手（1）
    15:23
  • 视频：
    5-10 Chatdoc 又一个智能文档助手（2）
    14:09
  • 视频：
    5-11 ChatDoc 几种检索优化的方式
    22:28
  • 视频：
    5-12 ChatDoc 与文件聊天交互
    12:12
  • 视频：
    5-13 本章小结
    02:45

本章介绍：

本章聚焦链与记忆处理，这是构建智能Agent的核心关键。我们将深入讲解四种不同内置链的区别与用法，助您根据需求灵活选择。同时，课程还将探讨各种增强记忆方法及其潜在问题，确保您在实践中能够做出明智的决策。掌握这些内容，您将能够构建出更加智能、高效的Agent，为您的应用场景增添更多可能性。

第6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
19 节｜285分钟
展开
  • 视频：
    6-1 本章介绍
    06:07
  • 视频：
    6-2 chains：langchain的重要组成部件
    08:05
  • 视频：
    6-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1)
    23:31
  • 视频：
    6-4 四种基本的内置链的介绍与使用(2)
    15:02
  • 视频：
    6-5 四种基本的内置链的介绍与使用(3)
    20:12
  • 视频：
    6-6 四种基本的内置链的介绍与使用(4)
    07:35
  • 视频：
    6-7 四种基本的内置链的介绍与使用(5)
    11:13
  • 视频：
    6-8 链的不同调用方法和自定义
    23:37
  • 视频：
    6-9 四种处理文档的预制链(1)
    15:05
  • 视频：
    6-10 四种处理文档的预制链(2)
    14:55
  • 视频：
    6-11 四种文档预制链使用(3)
    17:02
  • 视频：
    6-12 四种文档预制链使用(4)
    16:05
  • 视频：
    6-13 memory工具使用(1)
    25:49
  • 视频：
    6-14 Memory工具使用(2)
    16:31
  • 视频：
    6-15 Memory工具使用(3)
    16:24
  • 视频：
    6-16 为链增加memory（1）
    19:08
  • 视频：
    6-17 为链增加memory(2)
    18:06
  • 视频：
    6-18 主要的预制链和memory工具
    05:33
  • 视频：
    6-19 本章小结
    04:20

本章介绍：

本章将解析Agent开发的核心概念，重点介绍Agent及callbacks的应用。通过整合前面的知识，结合实例演示，您将学习构建Agent的基本元素和方法。同时，还将涉及相关脚手架和工具的使用，助您更高效地开发智能Agent。掌握这些知识后，您将能够自信地构建出功能强大的Agent，为实际应用场景提供有力支持。

第7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
17 节｜257分钟
展开
  • 视频：
    7-1 本章介绍
    05:19
  • 视频：
    7-2 什么是agent
    23:38
  • 视频：
    7-3 第一个agent
    14:00
  • 视频：
    7-4 几种主要的agents类型介绍（1）
    19:07
  • 视频：
    7-5 几种主要的agents类型介绍（2）
    17:49
  • 视频：
    7-6 agent中正确添加memory的方式
    19:54
  • 视频：
    7-7 如何让agent与tool共享记忆
    09:46
  • 视频：
    7-8 tool的使用
    14:58
  • 视频：
    7-9 tookit的使用.mp4
    14:28
  • 视频：
    7-10 LCEL是什么
    23:56
  • 视频：
    7-11 LCEL不同的接口实现
    10:01
  • 视频：
    7-12 LCEL里chain和prompt实现
    19:18
  • 视频：
    7-13 LCEL记忆的添加方式.mp4
    06:57
  • 视频：
    7-14 LCEL Agents的使用（1）
    15:22
  • 视频：
    7-15 LCEL Agents的使用（2）
    15:08
  • 视频：
    7-16 最佳开发实践
    24:32
  • 视频：
    7-17 本章小结
    01:52

本章介绍：

本章实战项目：开发一个具备人性化、有耳有嘴有脑有情感的智能体AI Agent。将详细讲解langchain agent项目的启动准备工作，包括所需资源、账号注册等步骤，确保您能够顺利开启智能体AI Agent的开发之旅。

第8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
6 节｜69分钟
展开
  • 视频：
    8-1 本章介绍
    01:44
  • 视频：
    8-2 虚拟项目demo演示
    06:24
  • 视频：
    8-3 虚拟项目产品需求分析
    19:36
  • 视频：
    8-4 虚拟项目技术架构
    05:26
  • 视频：
    8-5 项目开发环境搭建
    33:16
  • 视频：
    8-6 本章小结
    02:28

本章介绍：

本章以虚拟项目分析为起点，引导学员逐步构建API、实现主体框架，并重点深入讲解prompts与chain的应用。通过实战操作，您将全面掌握LangChain框架的关键技术，为未来的AI应用开发奠定坚实基础。

第9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
7 节｜99分钟
展开
  • 视频：
    9-1 本章介绍
    02:39
  • 视频：
    9-2 使用fastapi搭建API层
    20:46
  • 视频：
    9-3 主Class与agent框架
    29:13
  • 视频：
    9-4 使用prompt设计agent性格与行为
    09:41
  • 视频：
    9-5 使用chain来判断输入情绪
    19:41
  • 视频：
    9-6 langserve介绍-
    13:34
  • 视频：
    9-7 本章小结
    02:28

本章介绍：

本章紧密结合项目需求，深入解析tool的实现细节，并指导您如何构建本地知识库。通过实际操作，您将学会如何高效利用LangChain框架，满足项目中的自身业务场景的具体需求，掌握Tool实现与本地知识库构建能力

第10章 AI Agent智能体开发：快速掌握tool以及向量数据库使用
8 节｜110分钟
展开
  • 视频：
    10-1 本章介绍.mp4
    01:27
  • 视频：
    10-2 tools设计实现1
    17:55
  • 视频：
    10-3 tools设计实现2
    19:46
  • 视频：
    10-4 tools设计实施3
    15:28
  • 视频：
    10-5 agent的memory处理1
    24:19
  • 视频：
    10-6 agent的memory处理2
    07:38
  • 视频：
    10-7 agent学习能力构建
    16:25
  • 视频：
    10-8 本章小结
    06:18

本章介绍：

本章聚焦于为Agent添加语音交互功能，使其能够理解和回应用户的语音输入。我们将详细介绍语音识别的实现原理和技术，并引导您完成Agent的语音交互功能开发。通过本章学习，您将掌握如何将语音技术融入LangChain框架，打造具备语音交互能力的智能体，为用户提供更自然、便捷的交流体验。

第11章 AI Agent智能体开发：让Agent具备语音能力
7 节｜86分钟
展开
  • 视频：
    11-1 本章介绍
    02:17
  • 视频：
    11-2 语音逻辑设计
    04:49
  • 视频：
    11-3 微软TTS能力介绍
    16:24
  • 视频：
    11-4 -1 voice函数的实现
    18:03
  • 视频：
    11-5 -2 voice函数的实现
    18:07
  • 视频：
    11-6 AI语音克隆和TTS介绍
    23:20
  • 视频：
    11-7 本章小结
    02:21

本章介绍：

本章将探讨如何将LangChain与IM（即时通讯）和数字人技术相结合，实现智能体的功能扩展。我们将介绍LangChain与IM系统的集成方法，以及如何利用数字人技术为智能体赋予更丰富的交互形式和表现。通过本章的学习，您将掌握LangChain在项目扩展中的实际应用，打造功能更强大、交互更自然的智能体，为未来的智能交互领域注入新的活力。

第12章 AI Agent智能体开发：项目扩展与集成【数字人与IM集成】
10 节｜163分钟
展开
  • 视频：
    12-1 本章介绍
    02:41
  • 视频：
    12-2 电报机器人+agent的实现
    30:49
  • 视频：
    12-3 Docker部署与调试追踪
    17:54
  • 视频：
    12-4 项目扩展：agent数字人（1）.mp4
    06:07
  • 视频：
    12-5 项目扩展：agent数字人（2）
    24:37
  • 视频：
    12-6 项目扩展：agent数字人（3）.mp4
    20:13
  • 视频：
    12-7 项目扩展：agent数字人（4）
    25:18
  • 视频：
    12-8 项目扩展：agent数字人（5）
    15:17
  • 视频：
    12-9 项目扩展：agent数字人（6）
    14:58
  • 视频：
    12-10 本章小结
    04:58

本章介绍：

本周带领大家，快速梳理课程内容，以及未来展望。

第13章 课程总结
1 节｜13分钟
展开
  • 视频：
    13-1 课程总结回顾
    12:09
本课程已完结
适合人群
对AI应用感兴趣的人、IT应用开发者
对AI方向感兴趣的产品经理、AI商业场景创新人群
技术储备
Python基础
tomiezhang
架构师， 已有992个学生
不为别的，只为提升面试通过率
尽管课程时间很长，
但没关系，我们有老师的陪伴，
还有同学之间互相鼓励，彼此帮助，
完成学习后，还能获得慕课网官方认证的证书。
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