翻遍整个B站,这绝对是讲的最好的AI大模型agent保姆级教程!从快速入门到手把手打造专属的LLM智能体,一套全搞定!AI编程丨LLM智能体

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2026-10-12 15:15:58
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视频选集
(1/77)
课程介绍
17:37
1-Agent要解决的问题分析
09:06
2-Agent需要具备的基本能力
08:20
3-与大模型的关系分析
06:39
4-多智能体定义分析
06:03
5-框架的作用和能解决的问题
09:05
6-整体总结分析
04:13
7-GPTS分析一波
08:37
8-经典任务分析
08:32
1-GPTS任务流程概述分析
10:08
2-调用API的控制方式
06:17
3-API相关配置完成
06:52
4-完成指令与脚本并生成
09:53
1-Demo演示与整体架构分析
16:04
2-后端GPT项目部署启动
12:28
3-前端助手API与流程图配置
13:43
4-接入外部API的方法与流程
10:56
5-引入API的方法解读
09:05
6-指令提示构建
05:04
1-AutoGenStudio框架安装与介绍
08:22
2-动作API配置方法
07:55
3-国内常用API配置方法
07:03
4-API接口在线测试
06:24
5-工作流配置
07:05
6-执行流程与结果
05:49
7-Ollama环境配置与安装
06:51
8-autogen接入本地模型
07:10
1-论文概述分析
08:01
2-整体框架逻辑介绍
10:48
3-项目环境配置
11:39
4-基础解读,动作定义方式
06:10
5-基础解读,角色定义
04:54
6-单动作智能体实现方法
05:24
7-多动作配置方法
04:45
8-定时器任务环境配置
06:34
9-定时器任务流程解读分析
10:09
0-基本Agent的组成
10:02
1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义
10:13
2-问题拆解与执行流程
14:44
3-检索得到重要的URL
06:38
4-子问题生成总结结果
08:38
5-总结与结果输出
04:14
0-RAG要完成的任务解读
07:13
1-RAG整体流程解读
08:08
2-RAG整体流程解读
08:11
3-召回优化策略分析
08:11
4-召回改进方案解读
09:13
5-评估工具RAGAS
09:02
6-外接本地数据库工具
03:11
1-整体故事解读
06:28
2-要解决的问题和整体框架分析
08:31
3-论文基本框架分析
12:01
4-Agent的记忆信息
07:27
5-感知与反思模块构建流程
07:03
6-计划模块实现细节
07:41
7-整体流程框架图
05:31
8-感知模块解读
05:13
9-思考模块解读
04:34
10-项目环境配置方法解读
07:37
1-langchain框架解读
09:19
2-基本API调用方法
10:26
3-数据文档切分操作
10:26
4-样本索引与向量构建
10:03
5-数据切块方法
09:38
1-大模型如何做下游任务
10:17
2-LLM落地微调分析
14:01
3-LLAMA与Lora介绍
12:21
4-Lora与微调的核心思想
09:14
5-Lora模型实现细节
16:47
1-提示工程的作用
14:47
2-项目数据解读
09:43
3-源码调用debug解读
10:25
4-训练流程演示
12:01
5-效果演示与总结分析
10:18
1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题
10:06
2-RAG实践策略
08:31
3-微调要解决的问题
06:43
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