【全748集】目前B站最全最细的AI Agent智能体搭建全套教程，2026最新版，包含所有干货！七天就能从小白到大神！少走99%的弯路！学完即就业！
【AI Agent智能体搭建入门到精通】
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2026-09-18 17:07:05
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【全748集】目前B站最全最细的AI Agent智能体搭建全套教程，2026最新版，包含所有干货！七天就能从小白到大神！少走99%的弯路！学完即就业！
AI智能体搭建-
1/202
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【AI Agent智能体搭建入门到精通】
04:10
01.什么是AI大模型开发
22:39
02.RAG的基本原理
20:46
03.微调的基础介绍
24:18
04.如何本地部署DeepSeek之类的大语言模型
09:54
05.使用API调用云端大模型
07:11
06.Dify的安装和基础使用
24:35
【Agent篇】07.为什么需要Agent？
09:22
08.Agent的核心架构逻辑
17:30
09.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
31:12
10.Agent规划能力的核心与实践
18:43
11.Agent的记忆机制
12:49
12.Agent工具的使用介绍
10:28
13.Plan_and_Execute
10:50
14.Self_Ask
07:39
15.Thinking and Self-Reflection
10:45
16.天气查询案例
15:46
17.Agent项目实战-企业微信智能人事助手
18:09
18.Agent项目实战-飞书高考志愿
16:31
19.【Agent应用案例1-基础】官方基础应用案例
38:59
20.【Agent应用案例2-进阶】技术研究员智能体案例
20:34
21.【Agent应用案例3-进阶】健康档案助手智能体案例
33:01
22.【Agent应用案例4-进阶】软件编码助手智能体案例
13:23
23.【Agent应用案例5-进阶】营销战略协助智能体-1
15:50
24.【Agent应用案例6-进阶】营销战略协助智能体-2
08:17
25.【Agent应用案例7-进阶】快速搭建AI Agent工作流
31:42
26.【Agent应用案例8-进阶】快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
27.13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge-
34:20
28.OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想
39:49
29. 微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验
46:45
30.国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程
45:26
31. PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成
32:35
32.微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4稳定版本，分层架构设计
28:45
33.微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台，原型功能验证的好帮手
17:33
34. 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库，LangChain工具库集成，与第三方服务或库集成
16:49
35.微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本发布后第一次重大更新V0.4.3
19:26
36. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.5
12:43
37. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.6
21:06
38. OpenAI Agents SDK开源框架发布，实验性框架Swarm的升级生产级版本
20:48
【RAG篇】39.RAG介绍
09:44
40.RAG工作原理
09:25
41.RAG文档切割
11:52
42.向量与Embedding
06:21
43.向量间的相似度计算
17:14
【框架系列】44.智能体常用技术-Langchain
13:57
45.Langchain环境搭建_通义模型应用1
17:58
46.Langchain环境搭建_其它模型应用
19:05
47.Langchain环境搭建_ollama模型加载
14:35
48.Langchain环境搭建_本地模型应用
11:08
49.Langchain关键对象_提示词模板
18:32
50.Langchain关键对象_输出格式化
16:50
51.Langchain关键对象_链式调用
13:53
52.Langchain响应_流式响应
11:05
53.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
16:38
54.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
18:15
55.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
15:33
56.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
15:12
57.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
20:32
58.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
14:47
59.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
20:35
60.Langchain工具_工具封装
12:12
61.Langchain工具_实战_封装天气API接口
12:35
62.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
12:34
63.Langchain工具_实战_优化天气API接口
06:38
64.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
13:59
65.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
11:01
66.为什么需要LangGraph
09:10
67. 核心概念拆解
10:29
68.StateGraph工作流详解
11:33
69.记忆与持久化(1)
12:02
70.高级模式
16:03
71.入门案例——简单问答机器人
20:18
72.LangGraph工具调用Agent_环境配置
09:59
73.工具定义与大模型初始化
14:45
74.节点函数与条件路由
08:27
75.流程图的构建和测试
26:06
76.案例流程通讲
06:57
【模型微调】77.预训练之后为什么还要微调？
02:33
78.为什么一定要做指令微调
01:50
79.大模型微调的6大场景
06:19
80.大模型应用开发的全流程
03:40
81.大模型微调和预训练的区别到底在哪里
07:16
82.大模型微调和预训练的区别点在计算loss损失时不同
02:15
83.使用NEFTune增强泛化性
07:26
84.微调实战项目
02:28
85.全量微调、prompt-tuning、p-tuning、prefix-tuning、adapte
23:09
86.怎么才能微调好大模型
12:15
87.显存计算
14:33
88.量化
10:37
89.Qwen2.5法律大模型微调手册实战
38:35
【codex拓展篇】90.codex是什么
02:11
91.codex安装
07:30
92.国内环境配置codex
14:10
93.绕过codex的短信验证码
18:34
94.绕过codex的短信验证码-快速版
03:04
95.codex基本使用
10:06
96.计划模式和目标模式
05:47
97.权限、沙箱与命令确认
04:54
98.codex方便的连接服务器
06:42
99.codex浏览器功能
05:52
【全400集】目前B站最详细最用心的 大模型RAG入门到精通教程，手把手教你搭建私有知识库！一步步跟着来，从入门到实战全新讲解！存下吧，少走99%弯路！！！
1197播放
【课前篇】00.大模型RAG入门到精通学习指南
01:23
【基础理论】01.RAG介绍
09:44
【基础理论】02.RAG工作原理
09:25
【基础理论】03.RAG文档切割
11:52
【基础理论】04.向量与Embedding
06:21
【基础理论】05.向量间的相似度计算
17:14
【基础理论】06.向量数据库介绍
15:32
【基础理论】07.ChromaDB实战
17:53
【基础理论】08.基于向量检索的RAG实现
12:03
【基础理论】09.混合检索
11:04
【基础理论】10.阿里云百炼实现RAG
10:08
【基础理论】11.向量检索重排RAG实战
11:32
【基础理论】12.混合检索重排RAG实现
06:01
【基础理论】13.RAG常见问题
03:00
【基础理论】14.RAG评估指标
08:28
【基础理论】15.RAGas评估
10:31
【基础理论】16.指标异常排查
03:23
【RAG应用案例1-基础】（流程实操）模拟健康档案私有知识库构建&检索全流程
37:42
【RAG应用案例2-基础】（源码解析）模拟健康档案私有知识库构建&检索全流程
29:52
【RAG应用案例3-进阶】零代码快速搭建RAG应用
27:43
【RAG应用案例4-进阶】检索进阶Re-ranker
15:38
【RAG应用案例5-进阶】PDF表格预处理
26:58
【RAG应用案例6-进阶】加载历史对话记忆(1)
13:41
【RAG应用案例7-进阶】加载历史对话记忆(2)-集成到原项目中
22:40
【RAG进阶拓展】24.RAG逻辑思路讲解
01:13
【RAG进阶拓展】25.RAG商业化落地实践
06:48
【RAG进阶拓展】26.RAG实战中会遇到的常见问题
11:17
【RAG进阶拓展】27.本质上是个工程化的问题
08:20
【RAG进阶拓展】28.微调 VS RAG应该如何选择
02:07
【RAG进阶拓展】29.RAG唯一确定的就是不确定性
00:52
【Agent初识】30.总体概述
02:28
【Agent初识】31.啥是Agent以及核心架构
10:28
【Agent初识】32.多Agent协作模式
04:22
【Agent初识】33.实战：销售场景分析
02:35
【Agent初识】34.实战：用户分析与销售策略落地
18:35
【Agent初识】35.Agent多行业落地场景分享
12:01
【Agent精讲】36.Agent的分类
33:50
【Agent精讲】37.Agent组成和策略、应用场景
01:06:41
【Agent精讲】38.OpenAI兼容API接口
33:24
【Agent精讲】39.工具的定义和使用
17:56
【Agent精讲】40.记忆机制和对话管理
27:02
【Agent精讲】41.基于ReAct的Agent代码示例
18:27
【Agent精讲】42.常见Agent开发框架及OpenAIAgentSDK特点
26:36
【Agent精讲】43.async写法和流式传输
23:47
【Agent精讲】44.连续对话和多模态
22:07
【Agent精讲】45.使用工具和MCP
20:53
【Agent精讲】46.框架的用法和实战案例
39:50
【Agent应用案例1-基础】官方基础应用案例
38:59
【Agent应用案例2-进阶】技术研究员智能体案例
20:34
【Agent应用案例3-进阶】健康档案助手智能体案例
33:01
【Agent应用案例4-进阶】软件编码助手智能体案例
13:23
【Agent应用案例5-进阶】营销战略协助智能体-1
15:50
【Agent应用案例6-进阶】营销战略协助智能体-2
08:17
【Agent应用案例7-进阶】快速搭建AI Agent工作流
31:42
【Agent应用案例8-进阶】快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
6722播放
【全400集】目前B站最详细最用心的AGI大模型零基础到精通教程，一步步跟着来，从入门到实战全新讲解，7天带你搞定AI大模型全栈！存下吧，草履虫也能学会！！！
494播放
【小白必看篇】00.AGI大模型入门到进阶学习指南
01:46
【大模型基础】01.AGI大模型应用开发
22:39
【大模型基础】02.RAG的基本原理
20:46
【大模型基础】03.微调的基础介绍
24:18
【大模型基础】04.如何本地部署DeepSeek之类的大语言模型
09:54
【大模型基础】05.使用API调用云端大模型
07:11
【大模型基础】06.Dify的安装和基础使用
24:35
【Agent基础】07.为什么需要Agent？
09:22
【Agent基础】08.Agent的核心架构逻辑
17:30
【Agent基础】09.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
31:12
【Agent基础】10.Agent规划能力的核心与实践
18:43
【Agent基础】11.Agent的记忆机制
12:49
【Agent基础】12.Agent工具的使用介绍
10:28
【Agent基础】13.Plan_and_Execute
10:50
【Agent基础】14.Self_Ask
07:39
【Agent基础】15.Thinking and Self-Reflection
10:45
【Agent基础】16.天气查询案例
15:46
【RAG基础】17.项目介绍
01:44
【RAG基础】18.RAG的使用场景
01:57
【RAG基础】19.RAG的基本运行流程
01:50
【RAG基础】20.分片
00:39
【RAG基础】21.索引
07:04
【RAG基础】22.召回
04:25
【RAG基础】23.重排
02:41
【RAG基础】24.生成
02:17
【RAG基础】25.高质量文本分块实战指南
34:05
【RAG基础】26.RAG检索优化上
07:56
【RAG基础】27.RAG检索优化下
07:06
【Agent应用案例】28.官方基础应用案例
38:59
【Agent应用案例】29.技术研究员智能体案例
20:34
【Agent应用案例】30.健康档案助手智能体案例
33:01
【Agent应用案例】31.软件编码助手智能体案例
13:23
【Agent应用案例】32.营销战略协助智能体-1
15:50
【Agent应用案例】33.营销战略协助智能体-2
08:17
【Agent应用案例】34.快速搭建AI Agent工作流
31:42
【Agent应用案例】35.快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
【Agent应用案例】36.13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge-
34:20
【Agent应用案例】37.OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想
39:49
【Agent应用案例】38. 微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验
46:45
【Agent应用案例】39.国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程
45:26
【Agent应用案例】40. PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成
32:35
【Agent应用案例】41.微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4稳定版本，分层架构设计
28:45
【Agent应用案例】42.微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台，原型功能验证的好帮手
17:33
【Agent应用案例】43. 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库，LangChain工具库集成，与第三方服务或库集成
16:49
【Agent应用案例】44.微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本发布后第一次重大更新V0.4.3
19:26
【Agent应用案例】45. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.5
12:43
【Agent应用案例】46. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.6
21:06
【Agent应用案例】47. OpenAI Agents SDK开源框架发布，实验性框架Swarm的升级生产级版本
20:48
【LangChain篇】48.智能体常用技术-Langchain
13:57
【LangChain篇】49.Langchain环境搭建_通义模型应用1
17:58
【LangChain篇】50.Langchain环境搭建_其它模型应用
19:05
【LangChain篇】51.Langchain环境搭建_ollama模型加载
14:35
【LangChain篇】52.Langchain环境搭建_本地模型应用
11:08
【LangChain篇】53.Langchain关键对象_提示词模板
18:32
【LangChain篇】54.Langchain关键对象_输出格式化
16:50
【LangChain篇】55.Langchain关键对象_链式调用
13:53
【LangChain篇】56.Langchain响应_流式响应
11:05
【LangChain篇】57.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
16:38
【LangChain篇】58.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
18:15
【LangChain篇】59.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
15:33
【LangChain篇】60.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
15:12
【LangChain篇】61.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
20:32
【LangChain篇】62.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
14:47
【LangChain篇】63.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
20:35
【LangChain篇】64.Langchain工具_工具封装
12:12
【LangChain篇】65.Langchain工具_实战_封装天气API接口
12:35
【LangChain篇】66.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
12:34
【LangChain篇】67.Langchain工具_实战_优化天气API接口
06:38
【LangChain篇】68.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
13:59
【LangChain篇】69.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
11:01
【LangGraph篇】70.为什么需要LangGraph
09:10
【LangGraph篇】71. 核心概念拆解
10:29
【LangGraph篇】72.StateGraph工作流详解
11:33
【LangGraph篇】73.记忆与持久化
12:02
【LangGraph篇】74.高级模式
16:03
【LangGraph篇】75.入门案例——简单问答机器人
20:18
【LangGraph篇】76.LangGraph工具调用Agent_环境配置
09:59
【LangGraph篇】77.工具定义与大模型初始化
14:45
【LangGraph篇】78.节点函数与条件路由
08:27
【LangGraph篇】79.流程图的构建和测试
26:06
【LangGraph篇】80.案例流程通讲
06:57
【课后综合实战】81.课程介绍
29:44
【课后综合实战】82.模型训l练利器HuggingFace-1
52:58
【课后综合实战】83.什么是模型-1
17:40
【课后综合实战】84.什么是模型训练-1
20:40
【课后综合实战】85.求解器-1
02:18
【课后综合实战】86.一些常用的损失函数-1
07:52
【课后综合实战】87.复习总结-1
34:46
【课后综合实战】88.什么是训练预训练微调轻量化微调-1
28:49
【课后综合实战】89.Transformer结构简介-1
13:27
【课后综合实战】90.轻量化微调-1
17:02
【课后综合实战】91.实战-1
52:12
【课后综合实战】92.数据准备与处理-1
42:44
【课后综合实战】93.AI搜索项目实战（上）
02:20:18
【课后综合实战】94.AI搜索项目实战（下）
02:41:51
【课后综合实战】95.项目实战：RAG企业知识库(上)
02:48:26
【课后综合实战】96.项目实战：RAG企业知识库(下)
02:50:19
【课后综合实战】97.智能招聘面试模拟系统（上）
02:38:38
【课后综合实战】98.智能招聘面试模拟系统（下）
03:13:22
【全748集】目前B站最详细最用心的AI Agent智能体零基础到精通教程，一步步跟着来，从入门到实战全新讲解，7天带你搞定Agent开发！学完即就业！
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【课前篇】01.Agent智能体入门学习指南
02:16
【课前篇】02.做Agent智能体开发，到底要学哪些技术栈？
03:01
【基础篇】03.Agent基本概念
32:02
【基础篇】04.Agent的分类
33:50
【基础篇】05.Agent组成和策略、应用场景
01:06:41
【基础篇】06.OpenAI兼容API接口
33:24
【基础篇】07.工具的定义和使用
17:56
【基础篇】08.记忆机制和对话管理
27:02
【基础篇】09.基于ReAct的Agent代码示例
18:27
【基础篇】10.常见Agent开发框架及OpenAIAgentSDK特点
26:36
【基础篇】11.async写法和流式传输
23:47
【基础篇】12.连续对话和多模态
22:07
【基础篇】13.使用工具和MCP
20:53
【基础篇】14.框架的用法和实战案例
39:50
【进阶篇】15.function call入门介绍
00:55
【进阶篇】16.为什么需要Function call
10:05
【进阶篇】17.function call的底层原理
22:21
【进阶篇】18.函数描述模板标准
23:27
【进阶篇】19.参数类型与约束规范
22:48
【进阶篇】20.模型返回格式解析
14:39
【进阶篇】21.Function call小案例
19:54
【进阶篇】22.单轮调用与多轮调用
14:14
【进阶篇】23.复杂任务的自动拆解与链式调用
10:17
【进阶篇】24.function call真实业务应用
26:31
【提升篇】25.智能体概念与技术全景
24:24
【提升篇】26.智能体常用技术-LLM
10:02
【提升篇】27.智能体常用技术-Langchain
13:57
【提升篇】28.Langchain环境搭建_通义模型应用
17:58
【提升篇】29.Langchain环境搭建_其它模型应用
19:05
【提升篇】30.Langchain环境搭建_ollama模型加载
14:35
【提升篇】31.Langchain环境搭建_本地模型应用
11:08
【提升篇】32.Langchain关键对象_提示词模板
18:32
【提升篇】33.Langchain关键对象_输出格式化
16:50
【提升篇】34.Langchain关键对象_链式调用
13:53
【提升篇】35.Langchain响应_流式响应
11:05
【提升篇】36.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
16:38
【提升篇】37.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
18:15
【提升篇】38.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
15:33
【提升篇】39.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
15:12
【提升篇】40.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
20:32
【提升篇】41.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
14:47
【提升篇】42.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
20:35
【提升篇】43.Langchain工具_工具封装
12:12
【提升篇】44.Langchain工具_实战_封装天气API接口
12:35
【提升篇】45.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
12:34
【提升篇】46.Langchain工具_实战_优化天气API接口
06:38
【提升篇】47.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
13:59
【提升篇】48.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
11:01
【提升篇】49.检索增强生成技术_RAG介绍与工作原理
19:06
【提升篇】50.检索增强生成技术_RAG系统搭建
15:09
【提升篇】51.RAG系统搭建实操_读取PDF数据
12:17
【提升篇】52.RAG系统搭建实操_初始化数据库_设置提示词
15:22
【RAG入门到精通】53.RAG初识
13:52
【RAG入门到精通】54.RAG索引的构建
13:12
【RAG入门到精通】55.RAG检索重排
12:10
【RAG入门到精通】56.RAG文档分块
16:19
【RAG入门到精通】57.RAG文本向量化
15:18
【RAG入门到精通】58.GraphRAG 原理
14:28
【RAG入门到精通】59.LangChain开发的RAG
18:32
【RAG应用案例】60.（流程实操）模拟健康档案私有知识库构建&检索全流程
37:42
【RAG应用案例】61.（源码解析）模拟健康档案私有知识库构建&检索全流程
29:52
【RAG应用案例】62.零代码快速搭建RAG应用
27:43
【RAG应用案例】63.检索进阶Re-ranker
15:38
【RAG应用案例】64.PDF表格预处理
26:58
【RAG应用案例】65.加载历史对话记忆(1)
13:41
【RAG应用案例】66.加载历史对话记忆(2)-集成到原项目中
22:40
【Agent应用案例】67.官方基础应用案例
38:59
【Agent应用案例】68.技术研究员智能体案例
20:34
【Agent应用案例】69.健康档案助手智能体案例
33:01
【Agent应用案例】70.软件编码助手智能体案例
13:23
【Agent应用案例】71.营销战略协助智能体-1
15:50
【Agent应用案例】72.营销战略协助智能体-2
08:17
【Agent应用案例】73.快速搭建AI Agent工作流
31:42
【Agent应用案例】74.快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
【Agent应用案例】75.13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge-
34:20
【Agent应用案例】76.OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想
39:49
【Agent应用案例】77. 微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验
46:45
【Agent应用案例】78.国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程
45:26
【Agent应用案例】79. PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成
32:35
【Agent应用案例】80.微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4稳定版本，分层架构设计
28:45
【Agent应用案例】81.微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台，原型功能验证的好帮手
17:33
【Agent应用案例】82. 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库，LangChain工具库集成，与第三方服务或库集成
16:49
【Agent应用案例】83.微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本发布后第一次重大更新V0.4.3
19:26
【Agent应用案例】84. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.5
12:43
【Agent应用案例】85. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.6
21:06
【Agent应用案例】86. OpenAI Agents SDK开源框架发布，实验性框架Swarm的升级生产级版本
20:48
【实战项目】87.AI搜索项目实战（上）
02:20:18
【实战项目】88.AI搜索项目实战（下）
02:41:51
【实战项目】89.项目实战：RAG企业知识库(上)
02:48:26
【实战项目】90.项目实战：RAG企业知识库(下)
02:50:19
【实战项目】91.智能招聘面试模拟系统（上）
02:38:38
【实战项目】92.智能招聘面试模拟系统（下）
03:13:22
【codex入门到精通】93.codex是什么
02:11
【codex入门到精通】94.codex安装
07:30
【codex入门到精通】95.国内环境配置codex
14:10
【codex入门到精通】96.绕过codex的短信验证码
18:34
【codex入门到精通】97.绕过codex的短信验证码-快速版
03:04
【codex入门到精通】98.codex基本使用
10:06
【codex入门到精通】99.计划模式和目标模式
05:47
【codex入门到精通】100.权限、沙箱与命令确认
04:54
【全500集】目前B站最全最细的AI大模型零基础全套教程（包含RAG+Agent），从入门到精通AI大模型，学完即可就业！看完这一套AI教程就够了！
1219播放
【2026 AI大模型学习入门指南】
00:50
【模型入门】01.认识大模型
22:54
【模型入门】02.API与大模型调用
22:34
【模型入门】03.API的类型：RESTful与RPC
15:18
【模型入门】04.API的核心组成
25:44
【模型入门】05.API调用的核心流程
15:19
【模型入门】06.大模型API的特殊性
23:57
【模型入门】07.Python调用大模型API前置准备
11:52
【模型入门】08.Python调用大模型API_POST_GET
21:08
【模型入门】09.大模型应用场景
19:19
【模型入门】10.Gradio快速入门
13:15
【提示词工程】11.提示词介绍
22:33
【提示词工程】12.用代码完成提示工程
07:48
【提示词工程】13.提示工程进阶技巧
13:02
【提示词工程】14.提示词项目实战-Text2SQL
13:59
【Agent方法论】15.Agent应用开发指南
22:53
【Agent方法论】16.Agent开发典型范式
55:50
【Agent方法论】17.Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
29:16
【Agent方法论】18.大模型时代的Agent开发方法论
34:57
【Agent进阶篇】19.Agent总体概述
02:28
【Agent进阶篇】20.啥是Agent以及核心架构
10:28
【Agent进阶篇】21.多Agent协作模式
04:23
【Agent进阶篇】22.实战：销售场景分析
02:35
【Agent进阶篇】23.实战：用户分析与销售策略落地
18:36
【Agent进阶篇】24.Agent多行业落地场景分享
12:02
【Agent项目篇】25.章节介绍
03:03
【Agent项目篇】26.IM多平台智能客服方案概述
16:50
【Agent项目篇】27.企业微信-雪茄通智能客服（RAG）
16:09
【Agent项目篇】28.飞书-高考志愿填报智能客服
20:18
【RAG知识库】29.RAG技术与应用
05:59
【RAG知识库】30.RAG的核心原理与流程
08:13
【RAG知识库】31.NativeRAG
07:23
【RAG知识库】32.NotebookLM的使用
10:14
【RAG知识库】33.Embedding模型选择
28:53
【RAG知识库】34.CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索
45:30
【RAG知识库】35.RAG常见问题-一如何提升RAG质量
37:30
【RAG知识库】36.RAG技术树
04:20
【RAG知识库】37.RAFT方法
21:11
【RAG知识库】38.CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索
30:31
【RAG知识库】39.GraphRAG
39:57
【RAG知识库】40.搭建RAG--使用Qwen-Agent
48:18
【核心技术】41.Embedding和向量数据库介绍
13:05
【核心技术】42.Embedding底层原理
08:32
【核心技术】43.Embedding开源工具介绍
05:07
【核心技术】44.Embedding工具选型技巧
04:54
【核心技术】45.Python实现Embedding
15:43
【核心技术】46.向量数据库基本介绍
08:08
【核心技术】47.主流向量数据库介绍
07:38
【核心技术】48.向量数据库的完整操作
09:07
【核心技术】49.向量数据库和Embedding实战
10:03
【核心技术】50.实战踩坑优化技巧
07:48
【核心技术】51.未来发展趋势
06:52
【核心技术】52.function call入门介绍
00:55
【核心技术】53.function call的底层原理
22:21
【核心技术】54.为什么需要Function call
10:05
【核心技术】55.函数描述模板标准
23:27
【核心技术】56.参数类型与约束规范
22:48
【核心技术】57.模型返回格式解析
14:39
【核心技术】58.Function call小案例
19:54
【核心技术】59.单轮调用与多轮调用
14:14
【核心技术】60.复杂任务的自动拆解与链式调用
10:17
【核心技术】61.function call真实业务应用
26:31
【框架技术】62.初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
03:49
【框架技术】63. langchain是什么以及发展过程
06:33
【框架技术】64. langchain能做什么和能力一览
06:50
【框架技术】65.langchain的优势与劣势分析
07:56
【框架技术】66.langchain使用环境的搭建
12:27
【框架技术】67.先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
19:15
【框架技术】69. 本章梳理与总结
02:53
【应用实战】70.学习使用prompts模板来调教大模型输出
03:04
【应用实战】71.模型IO 大语言模型的交互接口
06:07
【应用实战】72. prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程
07:06
【应用实战】73.prompts实战两种主要的提示词模板
15:17
【应用实战】74.自定义prompts模板
08:23
【应用实战】75.两种模板引擎以及组合模板使用
12:06
【应用实战】76.序列化模板使用
13:38
【应用实战】77.示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组
20:27
【应用实战】78. 示例选择器之MMR与最大余弦相似度
17:06
【应用实战】79.langchain核心组件：LLMs vs chat models
16:24
【应用实战】80.更好的体验：流式输出
10:43
【应用实战】81.花销控制：token消耗追踪
07:18
【应用实战】82.输出结构性：不止于聊天
22:32
【应用实战】83.本章小结
02:38
【应用实战】84.一键本地搭建大模型+知识库，不挑环境配置
06:01
【应用实战】85.Llama3中文增强模型微调和法律大模型微调
30:54
【应用实战】86.chatglm3-6B微调（部署篇）
14:31
【应用实战】87.chatglm微调（多轮对话微调）
16:18
【应用实战】88.chatglm3微调（输入输出微调）
10:13
【应用实战】89.智能销售大模型（项目介绍）
08:02
【应用实战】90.智能销售大模型（部署过程）
11:19
【应用实战】91.智能销售大模型（如何使用）上
17:42
【应用实战】92.智能销售大模型（如何使用）下
15:30
【应用实战】93.AI搜索项目实战（上）
02:20:18
【应用实战】94.AI搜索项目实战（下）
02:41:51
【应用实战】95.RAG企业知识库(上)
02:48:26
【应用实战】96.RAG企业知识库(下)
02:50:19
【应用实战】97.智能招聘面试模拟系统（上）
02:38:38
【应用实战】98.智能招聘面试模拟系统（下）
03:13:22
【全748集】目前B站最全最细《AI Agent智能体》教程，2026最新版，包含所有干货！7天就能从小白到大神！少走99%的弯路！存下吧！很难找全的！
517播放
【入门篇】新手小白|程序员转行从 0~1学习必看
04:11
【入门篇】01.AI大模型应用开发
22:39
【入门篇】02.RAG的基本原理
20:46
【入门篇】03.微调的基础介绍
24:18
【入门篇】04.如何本地部署DeepSeek之类的大语言模型
09:54
【入门篇】05.使用API调用云端大模型
07:11
【入门篇】06.Dify的安装和基础使用
24:35
【Agent入门篇】07.Agent快速入门
19:02
【Agent篇】08.为什么需要Agent？
13:14
【Agent篇】09.Agent的核心架构逻辑
18:27
【Agent篇】10.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
30:26
【Agent篇】11.Agent规划能力的核心与实践
17:39
【Agent篇】12.Agent的记忆机制
10:59
【Agent篇】13.Agent工具的使用介绍
06:51
【Agent篇】14.Plan_and_Execute
08:11
【Agent篇】15.Self_Ask
06:58
【Agent篇】16.Thinking and Self-Reflection
07:57
【Agent篇】17.天气查询案例
27:48
【Agent篇】18.天气助手多轮对话实现
24:11
【Agent篇】19.Agent项目实战-企业微信智能人事助手
18:09
【Agent篇】20.Agent项目实战-飞书高考志愿
16:31
【RAG知识库】21.RAG技术与应用
05:59
【RAG知识库】22.RAG的核心原理与流程
08:13
【RAG知识库】23.NativeRAG
07:23
【RAG知识库】24.NotebookLM的使用
10:14
【RAG知识库】25.Embedding模型选择
28:53
【RAG知识库】26.CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索
45:30
【RAG知识库】27.RAG常见问题-一如何提升RAG质量
37:30
【RAG知识库】28.RAG技术树
04:20
【RAG知识库】29.RAFT方法
21:11
【RAG知识库】30.CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索
30:31
【RAG知识库】31.GraphRAG
39:57
【RAG知识库】32.搭建RAG--使用Qwen-Agent
48:18
【进阶技术】33.function call入门
00:56
【进阶技术】34.function call的底层原理
22:21
【进阶技术】35.为什么需要Function call
10:05
【进阶技术】36.函数描述模板标准
23:27
【进阶技术】37.参数类型与约束规范
22:48
【进阶技术】38.模型返回格式解析
14:39
【进阶技术】39.Function call小案例
19:54
【进阶技术】40.单轮调用与多轮调用
14:14
【进阶技术】41.复杂任务的自动拆解与链式调用
10:17
【进阶技术】42.function call真实业务应用
26:31
【LangChain篇】43.智能体常用技术-Langchain
13:57
【LangChain篇】44.Langchain环境搭建_通义模型应用1
17:58
【LangChain篇】45.Langchain环境搭建_其它模型应用
19:05
【LangChain篇】46.Langchain环境搭建_ollama模型加载
14:35
【LangChain篇】47.Langchain环境搭建_本地模型应用
11:08
【LangChain篇】48.Langchain关键对象_提示词模板
18:32
【LangChain篇】49.Langchain关键对象_输出格式化
16:50
【LangChain篇】50.Langchain关键对象_链式调用
13:53
【LangChain篇】51.Langchain响应_流式响应
11:05
【LangChain篇】52.记忆系统_ConversationBufferMemory
16:38
【LangChain篇】53.记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
18:15
【LangChain篇】54.记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
15:33
【LangChain篇】55.记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
15:12
【LangChain篇】56.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
20:32
【LangChain篇】57.文本嵌入模型_本地模型使用
14:47
【LangChain篇】58.文本嵌入模型_持久化与数据匹配
20:35
【LangChain篇】59.工具_工具封装
12:12
【LangChain篇】60.工具_实战_封装天气API接口
12:35
【LangChain篇】61.工具_实战_开发获取城市编码功能
12:34
【LangChain篇】62.工具_实战_优化天气API接口
06:38
【LangChain篇】63.工具_实战_Agent调用工具流程
13:59
【LangChain篇】64.工具_实战_Agent调用多个工具
11:01
【LangGraph篇】65.为什么需要LangGraph
09:10
【LangGraph篇】66. 核心概念拆解
10:29
【LangGraph篇】67.StateGraph工作流详解
11:33
【LangGraph篇】68.记忆与持久化
12:02
【LangGraph篇】69.高级模式
16:03
【LangGraph篇】70.入门案例——简单问答机器人
20:18
【LangGraph篇】71.LangGraph工具调用Agent_环境配置
09:59
【LangGraph篇】72.工具定义与大模型初始化
14:45
【LangGraph篇】73.节点函数与条件路由
08:27
【LangGraph篇】74.流程图的构建和测试
26:06
【LangGraph篇】75.案例流程通讲
06:57
【大模型微调】76.预训练之后为什么还要微调？
02:33
【大模型微调】77.为什么一定要做指令微调
01:50
【大模型微调】78.大模型微调的6大场景
06:19
【大模型微调】79.大模型应用开发的全流程
03:40
【大模型微调】80.大模型微调和预训练的区别到底在哪里
07:16
【大模型微调】81.大模型微调和预训练的区别点在计算loss损失时不同
02:15
【大模型微调】82.使用NEFTune增强泛化性
07:26
【大模型微调】83.微调实战项目
02:28
【大模型微调】84.全量微调、prompt-tuning、p-tuning、prefix-tuning、adapte
23:09
【大模型微调】85.怎么才能微调好大模型
12:15
【大模型微调】86.显存计算
14:33
【大模型微调】87.量化
10:37
【大模型微调】88.Qwen2.5法律大模型微调手册实战
38:35
【大模型实战项目】89.AI搜索项目实战（上）
02:20:18
【大模型实战项目】90.AI搜索项目实战（下）
02:41:51
【大模型实战项目】91.项目实战：RAG企业知识库(上)
02:48:26
【大模型实战项目】92.项目实战：RAG企业知识库(下)
02:50:19
【大模型实战项目】93.智能招聘面试模拟系统（上）
02:38:38
【大模型实战项目】94.智能招聘面试模拟系统（下）
03:13:22
【WorkBuddy全新教程】目前B站最全最细WorkBuddy新手保姆级教程-最强AI助手！从零基础入门到进阶，一小时速通WorkBuddy！听完秒变大神！
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1-1 认识workbuddy-AI办公新范式，使用场景与传统AI工具的区别
12:39
1-2 认识workbuddy-AI办公新范式，技术架构，适用人群及套餐
12:43
2-1 快速上手，安装workbuddy以及几种工作模式介绍
16:13
2-2 快速上手，给workbuddy的第一个任务及任务管理
19:45
3-1 Claw远程控制，工作原理、模式以及接入配置
15:19
3-2 Claw远程控制，手机使用workbuddy的技巧、实战用例以及使用场景
16:59
4-1 提示词技巧，高质量的提示词模板
15:57
4-2 提示词常见错误及编写高质量提示词的方法
19:15
5-1 文件处理-批量提取文件信息
12:23
5-2 文件处理-批量文件归档和重命名
16:24
5-3 文件处理-数据清洗与合并
12:18
5-4 文件处理-识别发票
10:24
5-5 文件处理-跨格式转换及安全操作文件注意事项
10:34
6-1 文档生成与编辑-从素材生成结构化报告
07:20
6-2 文档生成与编辑-会议纪要整理生成
03:41
6-3 文档生成与编辑-从零生成文档（方案和邮件）
16:45
6-4 文档生成与编辑-基于模板生成标准化文档
08:49
6-5 文档生成与编辑-改写润色与优化技巧
07:07
7-1 数据分析与可视化-销售数据分析，html与word版本输出
16:28
7-2 数据分析与可视化-财务数据分析
11:21
7-3 数据分析与可视化-运营数据分析
08:11
7-4 数据分析与可视化-用户满意度调查问卷分析
11:06
7-5 数据分析与可视化的输出技巧
05:03
8-1 自动化任务-每天定时推送AI简报
16:40
8-2 自动化任务-每周自动生成周报
07:47
8-3 自动化任务-定时推送竞品分析
12:12
9-1 高效养虾技巧01-03
13:33
9-2 高效养虾技巧04-07
14:48
9-3 高效养虾技巧08-10
14:54
10-1 skill精选-office办公文档套件
16:07
10-2 skill精选-录音转文字
05:46
10-3 skill精选-视频下载
04:36
10-4 skill精选-web search网页获取实时信息
03:03
10-5 skill精选-高级设计感页面生成
11:12
10-6 skill精选-skill安装安全防护卫士
03:31
11-1 专家中心-专家就干专业的活
17:21
11-2 专家中心-专业案例及课程总结
13:50
【全748集】目前B站最全最细AI大模型零基础全套教程，2026最新版，包含所有干货！7天就能从小白到大神！学完即就业，少走99%的弯路！存下吧！很难找全的！
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【2026零基础入门 AI大模型学习指南】
01:11
【入门筑基】01.认识大模型
22:54
【入门筑基】02.大模型API开发
12:12
【入门筑基】03.大模型应用场景
19:19
【入门筑基】04.Gradio快速入门
13:15
【入门筑基】05.提示词介绍
22:33
【入门筑基】06.用代码完成提示工程
07:48
【入门筑基】07.提示工程进阶技巧
13:02
【入门筑基】08.提示词项目实战-Text2SQL
13:59
【Agent初篇】09.Agent总体概述
02:28
【Agent初篇】10.啥是Agent以及核心架构
10:28
【Agent初篇】11.多Agent协作模式
04:23
【Agent初篇】12.实战：销售场景分析
02:35
【Agent初篇】13.实战：用户分析与销售策略落地
18:36
【Agent初篇】14.Agent多行业落地场景分享
12:02
【Agent进阶】15.Agent决策应用场景分析
07:43
【Agent进阶】16.Agent任务拆解COT与TOT
13:10
【Agent进阶】17.ToT24点与ReAct框架
16:27
【Agent进阶】18.Agent记忆模块
11:19
【Agent进阶】19.Agent工具调用方法
03:24
【Agent进阶】20.Plan-and-Execute认知框架
11:50
【Agent进阶】21.Self-Ask推理框架
08:51
【Agent进阶】22.Agent思考与反思机制
07:52
【Agent进阶】23.ReAct框架案例实现
09:51
【Agent进阶】24.ReAct+RAG智能体构建
11:18
【Agent进阶】25.Agent+RAG数字人项目介绍
07:59
【Agent进阶】26.项目实战预览：Agent+RAG个性化数字人项目（上）
13:58
【Agent进阶】27.项目实战预览：Agent+RAG个性化数字人项目（下）
09:25
【进阶拓展】28.为什么要学习Function Call
09:22
【进阶拓展】29.Function Call的底层原理
13:58
【进阶拓展】30.函数描述模板标准
08:24
【进阶拓展】31.参数类型与约束规范
08:42
【进阶拓展】32.模型返回格式解析
11:27
【进阶拓展】33.Function Call小案例
13:48
【进阶拓展】34.单轮调用与多轮调用
13:14
【进阶拓展】35.复杂任务自动拆解与链式调用
15:21
【进阶拓展】36.优化Function Call调用准确率
19:45
【进阶拓展】37.Function Call真实业务场景
22:56
【进阶拓展】38.工程化避坑与性能优化
16:12
【进阶拓展】39.Embedding和向量数据库介绍
13:05
【进阶拓展】40.Embedding底层原理
08:32
【进阶拓展】41.Embedding开源工具介绍
05:07
【进阶拓展】42.Embedding工具选型技巧
04:54
【进阶拓展】43.Python实现Embedding
15:43
【进阶拓展】44.向量数据库基本介绍
08:08
【进阶拓展】45.主流向量数据库介绍
07:38
【进阶拓展】46.向量数据库的完整操作
09:07
【进阶拓展】47.向量数据库和Embedding实战
10:03
【进阶拓展】48.实战踩坑优化技巧
07:48
【进阶拓展】49.未来发展趋势
06:52
【RAG原理】50.什么是RAG
07:41
【RAG原理】51.大模型和RAG区别
06:32
【RAG原理】52.RAG应用场景
05:48
【RAG原理】53.RAG发展历程和行业现状
07:25
【RAG原理】54.RAG完整工作流程
04:00
【RAG原理】55.RAG系统的核心指标
03:27
【RAG原理】56.文档加载技术
09:52
【RAG原理】57.文档拆分策略
05:55
【RAG原理】58.文档预处理
02:44
【RAG原理】59.检索模块介绍
06:19
【RAG原理】60.生成模块
08:01
【RAG原理】61.RAG性能评估方法
03:57
【RAG原理】62.RAG常见问题和优化技巧
12:34
【RAG原理】63.RAG的前沿技术与发展趋势
07:33
【Langchain实战】64.开篇
08:42
【Langchain实战】65.入门和基础
17:17
【Langchain实战】66.Model和Prompt
18:33
【Langchain实战】67.Agent和Tool
16:34
【Langchain实战】68.Agent记忆Memory
19:02
【Langchain实战】69.RAG
21:00
【Langchain实战】70.Middleware
25:39
【Langchain实战】71.LangGraph进阶
19:17
【Langchain实战】72.生产环境
06:31
【LangGraph实战】73.为什么需要LangGraph
09:10
【LangGraph实战】74.核心概念拆解
10:29
【LangGraph实战】75.StateGraph工作流详解
11:33
【LangGraph实战】76.记忆与持久化(1)
12:02
【LangGraph实战】77.高级模式
16:03
【LangGraph实战】78.入门案例——简单问答机器人
20:18
【LangGraph实战】79.LangGraph工具调用Agent_环境配置
09:59
【LangGraph实战】80.工具定义与大模型初始化
14:45
【LangGraph实战】81.节点函数与条件路由
08:27
【LangGraph实战】82.流程图的构建和测试
26:06
【LangGraph实战】83.案例流程通讲
06:57
【Agent应用案例1-基础】84.官方基础应用案例
38:59
【Agent应用案例2-进阶】85.技术研究员智能体案例
20:34
【Agent应用案例3-进阶】86.健康档案助手智能体案例
33:01
【Agent应用案例4-进阶】87.软件编码助手智能体案例
13:23
【Agent应用案例5-进阶】88.营销战略协助智能体-1
15:50
【Agent应用案例6-进阶】89.营销战略协助智能体-2
08:17
【Agent应用案例7-进阶】90.快速搭建AI Agent工作流
31:42
【Agent应用案例8-进阶】91.快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
【实战项目】92.项目介绍
07:02
【实战项目】93.前期准备工作-1
05:05
【实战项目】94.Docker安装和部署-1
21:44
【实战项目】95.项目测试-1
16:59
【实战项目】96.数据集制作-1
33:24
【实战项目】97.大模型轻量化微调-1
38:46
【实战项目】98.大模型应用测试-1
13:42
【实战项目】99.封装大模型推理应用接口并测-1
04:17
【全400集】目前B站最详细最用心的Python+AI Agent智能体教程，一步步跟着来，从入门到实战全新讲解，7天带你搞定AI全栈！存下吧，草履虫也能学会！
654播放
【2026入局AI Agent开发学习指南】
01:38
【课前入门】00.Python基础
20:47
【基础入门】01.认识大模型
28:15
【基础入门】02.大模型的应用场景
22:16
【基础入门】03.-Gradio快速入门
20:04
【基础入门】04.提示词工程入门
34:57
【基础入门】05.提示词应用实战
22:23
【基础入门】06.RAG检索增强生成介绍
20:26
【基础入门】07.RAG系统构建案例分析
14:27
【基础入门】08.文档分割
22:59
【基础入门】09.文本向量化
20:35
【基础入门】10.向量数据库及原生RAG项目实战
33:43
【基础入门】11.倒排索引和KNN
16:05
【基础入门】12.ANN近似最近邻搜索和聚类索引
14:16
【基础入门】13.PQ乘积量化
19:41
【Agent理论】14.为什么需要Agent？
12:56
【Agent理论】15.Agent的核心架构逻辑
17:30
【Agent理论】16.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
31:12
【Agent理论】17.Agent规划能力的核心与实践
18:43
【Agent理论】18.Agent的记忆机制
12:49
【Agent理论】19.Agent工具的使用介绍
10:28
【Agent理论】20.Plan_and_Execute
10:50
【Agent理论】21.Self_Ask
07:39
【Agent理论】22.Thinking and Self-Reflection
10:45
【Agent理论】23.天气查询案例
15:46
【进阶技术】24.为什么要学习Function Call
09:22
【进阶技术】25.Function Call的底层原理
13:58
【进阶技术】26.函数描述模板标准
08:24
【进阶技术】27.参数类型与约束规范
08:42
【进阶技术】28.模型返回格式解析
11:27
【进阶技术】29.Function Call小案例
13:48
【进阶技术】30.单轮调用与多轮调用
13:14
【进阶技术】31.复杂任务自动拆解与链式调用
15:21
【进阶技术】32.优化Function Call调用准确率
19:45
【进阶技术】33.Function Call真实业务场景
22:56
【进阶技术】34.工程化避坑与性能优化
16:12
【Langchain实战】35.开篇
07:49
【Langchain实战】36.入门和基础
17:17
【Langchain实战】37.Model和Prompt
18:33
【Langchain实战】38.Agent和Tool
16:34
【Langchain实战】39.Agent记忆Memory
19:02
【Langchain实战】40.RAG
21:00
【Langchain实战】41.Middleware
25:39
【Langchain实战】42.LangGraph进阶
19:17
【Langchain实战】43.生产环境
06:31
【进阶技术】44.Embedding和向量数据库介绍
13:05
【进阶技术】45.Embedding底层原理
08:32
【进阶技术】46.、Embedding开源工具介绍
05:07
【进阶技术】47.Embedding工具选型技巧
04:54
【进阶技术】48.Python实现Embedding
15:43
【进阶技术】49.向量数据库基本介绍
08:08
【进阶技术】50.主流向量数据库介绍
07:38
【进阶技术】51.向量数据库的完整操作
09:07
【进阶技术】52.向量数据库和Embedding实战
10:03
【进阶技术】53.实战踩坑优化技巧
07:48
【进阶技术】54.未来发展趋势
06:52
【私有化部署】55.私有化大模型1 （详细介绍）
06:48
【私有化部署】56.私有化大模型1（部署前准备工作）
05:30
【私有化部署】57. 私有化大模型（详细部署过程）
09:07
【私有化部署】58.私有化大模型1（如何使用该模型）
08:40
【私有化部署】59.大模型的本地部署和优化
22:46
【私有化部署】60.AI大模型的使用
36:38
【私有化部署】61.通过调用API使用大模型
06:53
【私有化部署】62.搭建本地知识库、AI辅助编程实战
58:28
【私有化部署】63.大模型辅助生物信息分析实战
51:43
【模型微调】64.课程介绍-1
29:44
【模型微调】65.模型训l练利器HuggingFace-1
52:58
【模型微调】66.什么是模型-1
17:40
【模型微调】67.什么是模型训练-1
20:40
【模型微调】68.求解器-1
02:18
【模型微调】69.一些常用的损失函数-1
07:52
【模型微调】70.复习总结-1
34:46
【模型微调】71.什么是训练预训练微调轻量化微调-1
28:49
【模型微调】72.Transformer结构简介-1
13:27
【模型微调】73.轻量化微调-1
17:02
【模型微调】74.实战-1
52:12
【模型微调】75.数据准备与处理-1
42:44
【Transformer入门到精通】76.基础知识与环境安装
21:05
【Transformer入门到精通】77.基础组件之Pipeline
22:45
【Transformer入门到精通】78.基础组件之Tokenizer简介1
04:36
【Transformer入门到精通】79.基础组件之Tokenizer基本使用2
21:37
【课后实战项目】80.AI搜索项目介绍
01:05
【课后实战项目】81.AI应用效果展示
03:24
【课后实战项目】82.AI应用的技术选型与系统架构
11:18
【课后实战项目】83.前端界面设计
04:09
【课后实战项目】84.SSE协议介绍
08:14
【课后实战项目】85.服务端项目架构
05:44
【课后实战项目】86.对话逻辑详细分析
21:45
【课后实战项目】87.联网搜索
13:23
【课后实战项目】88.全局对话搜索
09:32
【课后实战项目】89.系统介绍
05:20
【课后实战项目】90.RAG(检索增强生成)原理
08:12
【课后实战项目】91.向量嵌入与文档处理
21:32
【课后实战项目】92.向量数据库详解
17:01
【课后实战项目】93.数据表设计
08:13
【课后实战项目】94.API接口设计
05:11
【课后实战项目】95.问答交互流程
03:46
【课后实战项目】96.问答交互代码实现
22:38
【课后实战项目】97.项目结构总结
11:20
【2026前端转型必看】B站最全最细 前端转AI Agent开发教程，包含所有干货！7天带你从入门到精通！少走99%的弯路！学完即就业，存下吧！很难找全的！
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【前端程序员转Agent必看学习指南】
01:13
【课前认知】01.前端转AI开发，到底该学什么技术栈，千万不要乱学
06:00
【课前认知】02.前端转AIAgent开发最容易踩的坑，最有效的学习路径
06:34
【基础入门】03.什么是AI大模型开发
10:14
【基础入门】04.RAG的基本原理
10:55
【基础入门】05.微调的基本原理
04:02
【基础入门】06.本地安装部署DeepSeek大模型
06:59
【基础入门】06.通过API访问本地部署的大模型
08:19
【基础入门】08.通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
17:08
【基础入门】09.通过Dify的API和已有系统集成
04:43
【基础入门】10.基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
14:05
【基础入门】11.基于原生RAG应用开发了解RAG原理
14:23
【Agent入门】12.Agent基本概念
32:02
【Agent入门】13.Agent的分类
33:50
【Agent入门】14.Agent组成和策略、应用场景
01:06:45
【Agent入门】15.OpenAI兼容API接口
33:24
【Agent入门】16.工具的定义和使用
17:56
【Agent入门】17.记忆机制和对话管理
27:02
【Agent入门】18.基于ReAct的Agent代码示例
18:27
【Agent入门】19.常见Agent开发框架及OpenAIAgentSDK特点
26:36
【Agent入门】20.async写法和流式传输
23:47
【Agent入门】21.连续对话和多模态
22:07
【Agent入门】22.使用工具和MCP
20:53
【Agent入门】23.框架的用法和实战案例
39:50
【Agent入门】24.为什么要学习Function Call
09:22
【Agent进阶】25.Function Call的底层原理
13:58
【Agent进阶】26.函数描述模板标准
08:24
【Agent进阶】27.参数类型与约束规范
08:42
【Agent进阶】28.模型返回格式解析
11:27
【Agent进阶】29.Function Call小案例
13:48
【Agent进阶】30.单轮调用与多轮调用
13:14
【Agent进阶】31.复杂任务自动拆解与链式调用
15:21
【Agent进阶】32.优化Function Call调用准确率
19:45
【Agent进阶】33.Function Call真实业务场景
22:56
【Agent进阶】34.工程化避坑与性能优化
16:12
【RAG原理】35.RAG初识
13:52
【RAG原理】36.RAG索引的构建
13:12
【RAG原理】37.RAG检索重排
12:10
【RAG原理】38.RAG文档分块
16:19
【RAG原理】39.RAG文本向量化
15:18
【RAG原理】40..GraphRAG 原理
14:28
【RAG原理】41.LangChain开发的RAG
18:32
【LangChain篇】42.智能体常用技术-Langchain
13:57
【LangChain篇】43.Langchain环境搭建_通义模型应用
17:58
【LangChain篇】44.Langchain环境搭建_其它模型应用
19:05
【LangChain篇】45.Langchain环境搭建_ollama模型加载
14:35
【LangChain篇】46.Langchain环境搭建_本地模型应用
11:08
【LangChain篇】47.Langchain关键对象_提示词模板
18:32
【LangChain篇】48.Langchain关键对象_输出格式化
16:50
【LangChain篇】49.Langchain关键对象_链式调用
13:53
【LangChain篇】50.Langchain响应_流式响应
11:05
【LangChain篇】51.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
16:38
【LangChain篇】52.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
18:15
【LangChain篇】53.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
15:33
【LangChain篇】54.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
15:12
【LangChain篇】55.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
20:32
【LangChain篇】56.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
14:47
【LangChain篇】57.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
20:35
【LangChain篇】58.Langchain工具_工具封装
12:12
【LangChain篇】59.Langchain工具_实战_封装天气API接口
12:35
【LangChain篇】60.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
12:34
【LangChain篇】61.Langchain工具_实战_优化天气API接口
06:38
【LangChain篇】62.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
13:59
【LangChain篇】63.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
11:01
【LangGraph篇】64.本章介绍
02:38
【LangGraph篇】65.为什么选择多智能体架构？
10:23
【LangGraph篇】66.常见的多智能体架构
05:20
【LangGraph篇】67.LangGraph讲解
04:41
【LangGraph篇】68.LangGraph 核心组件：节点与可控制性
04:19
【LangGraph篇】69.【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph
14:45
【LangGraph篇】70.【实现】节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环
19:20
【LangGraph篇】71.【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce
13:31
【LangGraph篇】72.LangGraph 核心组件：持久化与记忆
06:54
【LangGraph篇】73.【实现】持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用
12:40
【LangGraph篇】74.【实现】持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆
21:56
【LangGraph篇】75.LangGraph 核心组件：人机交互
04:49
【LangGraph篇】76.【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据
09:11
【LangGraph篇】77.【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用
08:40
【LangGraph篇】78.【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态
02:59
【LangGraph篇】79.LangGraph 核心组件：时光旅行
10:27
【LangGraph篇】80. LangGraph 核心组件：流式输出
03:24
【LangGraph篇】81.LangGraph 核心组件：工具调用
11:12
【LangGraph篇】82.小实战：基于LangGraph 构建代码助手
18:20
【LangGraph篇】83.小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手
10:09
【LangGraph篇】84.大实战：小浪助手（多智能体版）
35:27
【LangGraph篇】85.本章小结
02:39
【Agent应用案例1-基础】官方基础应用案例
38:59
【Agent应用案例2-进阶】技术研究员智能体案例
20:34
【Agent应用案例3-进阶】健康档案助手智能体案例
33:01
【Agent应用案例4-进阶】软件编码助手智能体案例
13:23
【Agent应用案例5-进阶】营销战略协助智能体-1
15:50
【Agent应用案例6-进阶】营销战略协助智能体-2
08:17
【Agent应用案例7-进阶】快速搭建AI Agent工作流
31:42
【Agent应用案例8-进阶】快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge-
34:20
OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想
39:49
微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验
46:45
国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程
45:26
PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句
32:35
【26年双非入局AI Agent开发必看】包含RAG+Agent+Langchain+应用落地 全套教程，从入门到精通，全部都讲明白了！通俗易懂，学完即就业！
550播放
双非本科想入局AI Agent开发，到底该学什么技术栈？
02:28
01.什么是AI大模型开发
10:14
02.RAG的基本原理
10:55
03.微调的基本原理
04:02
04.本地安装部署DeepSeek大模型
06:59
05.通过API访问本地部署的大模型
08:19
06.通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
17:08
07.-通过Dify的API和已有系统集成
04:43
08.基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
14:05
09.基于原生RAG应用开发了解RAG原理
14:23
10.Agent应用开发指南
22:53
11.Agent开发典型范式
55:50
12.Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
29:16
13.大模型时代的Agent开发方法论
34:57
14.总体概述
02:28
15.啥是Agent以及核心架构
10:28
16.多Agent协作模式
04:22
17.实战：销售场景分析
02:35
18.实战：用户分析与销售策略落地
18:35
19.Agent多行业落地场景分享
12:01
20.章节介绍
03:03
21.IM多平台智能客服方案概述
16:50
22.实战：企业微信-雪茄通智能客服（RAG）
16:09
23.实战：飞书-高考志愿填报智能客服
20:18
24.【Agent应用案例1-基础】官方基础应用案例
38:59
25.【Agent应用案例2-进阶】技术研究员智能体案例
20:34
26.【Agent应用案例3-进阶】健康档案助手智能体案例
33:01
27.【Agent应用案例4-进阶】软件编码助手智能体案例
13:23
28.【Agent应用案例5-进阶】营销战略协助智能体-1
15:50
29.【Agent应用案例6-进阶】营销战略协助智能体-2
08:17
30.【Agent应用案例7-进阶】快速搭建AI Agent工作流
31:42
31.【Agent应用案例8-进阶】快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
32.13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge-
34:20
33. OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想，Routines和Handoffs核心概念介绍，测试用例
39:49
34. 微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验
46:45
35. 国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程，亲测真的很不错，设计理念拆解很清晰
45:26
36. PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成
32:35
37. 微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4稳定版本，分层架构设计
28:45
38. 微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台，原型功能验证的好帮手
17:33
39. 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库，LangChain工具库集成，与第三方服务或库集成
16:49
40. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本发布后第一次重大更新V0.4.3
19:26
41. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.5
12:43
42. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.6
21:06
43. OpenAI Agents SDK开源框架发布，实验性框架Swarm的升级生产级版本
20:48
44.RAG技术与应用
05:59
45.RAG的核心原理与流程
08:13
46.NativeRAG
07:23
47.NotebookLM的使用
10:14
48.Embedding模型选择
28:53
49.CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索
45:30
50.RAG常见问题-一如何提升RAG质量
37:30
51.RAG技术树
04:20
52.RAFT方法
21:11
53.CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索
30:31
54.GraphRAG
39:57
55.搭建RAG--使用Qwen-Agent
48:18
56.Langchain V1.0实战-00开篇
07:49
57.Langchain V1.0实战-01入门和基础
17:17
58.Langchain V1.0实战-02Model和Prompt
18:33
59.Langchain V1.0实战-03Agent和Tool
16:34
60.Langchain V1.0实战-04Agent记忆Memory
19:02
61.Langchain V1.0实战-05RAG
21:00
62.Langchain V1.0实战-06Middleware
25:39
63.Langchain V1.0实战-07LangGraph进阶
19:17
64.Langchain V1.0实战-08生产环境
06:31
65.Langchain终极实战-AI辅助投资工具
16:35
66.LangGraph实战-00开篇
06:53
67.LangGraph实战-01入门和组件
16:39
68.LangGraph实战-02构筑有记忆可恢复的智能体
26:57
69.LangGraph实战-03人机协作与时间旅行
30:41
70.LangGraph实战-04构筑多智能体的协作系统
14:59
71.LangGraph实战-05生产环境
15:06
72.本章内容概览——走近MCP
03:51
73.彻底搞懂MCP的原理和发展现状
10:40
74.高德MCP服务接入原理讲解
05:23
75.使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
08:58
76. 结合高德MCP使智能体具备位置服务能力
11:54
77.基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
14:43
78.MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端
17:15
79.本章重点内容回顾和复习
05:03
80.本章内容概览+Node环境搭建
09:08
81.LangChain+MCP读取Playwright工具
08:35
82.LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具
07:21
83.Cursor下载、安装并接入Playwright MCP服务
07:16
84.Playwright工具执行流程分析+日志结构化输出
10:14
85.Cursor+Github MCP服务集成
05:49
86.Cursor+高德MCP服务制定旅行计划
06:30
87.Cursor+Github MCP服务集成
05:49
88.小项目：Cursor+Github MCP二次开发vue-element-admin项目
20:46
89.LangGraph agent接入Github MCP服务
04:18
90.本章重点内容回顾和复习
02:58
91.项目介绍-1
07:02
92.前期准备工作-1
05:05
93.Docker安装和部署-1
21:44
94.项目测试-1
16:59
95.数据集制作-1
33:24
96.大模型轻量化微调-1
38:46
97.大模型应用测试-1
13:42
98.封装大模型推理应用接口并测-1
04:17
【B站精选】这绝对是26年B站最全最细的AI Agent零基础教程，全程干货精讲，从入门到精通！带你一周从小白到大神！少走99%的弯路！学完即就业，带你玩转AI
783播放
AI Agent开发零基础学习指南
04:10
【基础篇】01.认识大模型
28:15
【基础篇】02.大模型的应用场景
22:16
【基础篇】03.Gradio快速入门
20:04
【基础篇】04.提示词工程入门
34:57
【基础篇】05.提示词应用实战
22:23
【入门篇】06.总体概述
02:28
【入门篇】07.啥是Agent以及核心架构
10:28
【入门篇】08.多Agent协作模式
04:22
【入门篇】09.实战：销售场景分析
02:35
【入门篇】10.实战：用户分析与销售策略落地
18:35
【入门篇】11.Agent多行业落地场景分享
12:01
【进阶篇】12.Agent的分类
33:50
【进阶篇】13.Agent组成和策略、应用场景
01:06:45
【进阶篇】14.OpenAI兼容API接口
33:24
【进阶篇】15.工具的定义和使用
17:56
【进阶篇】16.记忆机制和对话管理
27:02
【进阶篇】17.基于ReAct的Agent代码示例
18:27
【进阶篇】18.常见Agent开发框架及OpenAIAgentSDK特点
26:36
【进阶篇】19.async写法和流式传输
23:47
【进阶篇】20.连续对话和多模态
22:07
【进阶篇】21.使用工具和MCP
20:53
【进阶篇】22.框架的用法和实战案例
39:50
【提升篇】23.为什么要学习Function Call
09:22
【提升篇】24.Function Call的底层原理
13:58
【提升篇】25.函数描述模板标准
08:24
【提升篇】26.参数类型与约束规范
08:42
【提升篇】27.模型返回格式解析
11:27
【提升篇】28.Function Call小案例
13:48
【提升篇】29.单轮调用与多轮调用
13:14
【提升篇】30.复杂任务自动拆解与链式调用
15:21
【提升篇】31.优化Function Call调用准确率
19:45
【提升篇】32.Function Call真实业务场景
22:56
【提升篇】33.工程化避坑与性能优化
16:12
【LangChain篇】34.智能体常用技术-Langchain
13:57
【LangChain篇】35.Langchain环境搭建_通义模型应用
17:58
【LangChain篇】36.Langchain环境搭建_其它模型应用
19:05
【LangChain篇】37.Langchain环境搭建_ollama模型加载
14:35
【LangChain篇】38.Langchain环境搭建_本地模型应用
11:08
【LangChain篇】39.Langchain关键对象_提示词模板
18:32
【LangChain篇】40.Langchain关键对象_输出格式化
16:50
【LangChain篇】41.Langchain关键对象_链式调用
13:53
【LangChain篇】42.Langchain响应_流式响应
11:05
【LangChain篇】43.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
16:38
【LangChain篇】44.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
18:15
【LangChain篇】45.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
15:33
【LangChain篇】46.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
15:12
【LangChain篇】47.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
20:32
【LangChain篇】48.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
14:47
【LangChain篇】49.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
20:35
【LangChain篇】50.Langchain工具_工具封装
12:12
【LangChain篇】51.Langchain工具_实战_封装天气API接口
12:35
【LangChain篇】52.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
12:34
【LangChain篇】53.Langchain工具_实战_优化天气API接口
06:38
【LangChain篇】54.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
13:59
【LangChain篇】55.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
11:01
【进阶篇】56.RAG技术与应用
05:59
【进阶篇】57.RAG的核心原理与流程
08:13
【进阶篇】58.NativeRAG
07:23
【进阶篇】59.NotebookLM的使用
10:14
【进阶篇】60.Embedding模型选择
28:53
【进阶篇】61.CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索
45:30
【进阶篇】62.RAG常见问题-一如何提升RAG质量
37:30
【进阶篇】63.RAG技术树
04:20
【进阶篇】64.RAFT方法
21:11
【进阶篇】65.CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索
30:31
【进阶篇】66.GraphRAG
39:57
【进阶篇】67.搭建RAG--使用Qwen-Agent
48:18
【Agent应用案例】68.官方基础应用案例
38:59
【Agent应用案例】69.技术研究员智能体案例
20:34
【Agent应用案例】70.健康档案助手智能体案例
33:01
【Agent应用案例】71.软件编码助手智能体案例
13:23
【Agent应用案例】72.营销战略协助智能体-1
15:50
【Agent应用案例】73.营销战略协助智能体-2
08:17
【Agent应用案例】74.快速搭建AI Agent工作流
31:42
【Agent应用案例】75.快速搭建AI Agent复杂工作流
26:49
【Agent应用案例】76.快速搭建AI Agent工作流，硬核干货源码共享
31:44
【Agent应用案例】77.快速搭建AI Agent复杂工作流，硬核干货源码共享，CrewAI中Flows核心功能实操、源码剖析
26:51
【Agent应用案例】78.13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge
34:20
【Agent应用案例】79.OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想
39:49
【Agent应用案例】80.微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验
46:45
【Agent应用案例】81.国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程，亲测真的很不错，设计理念拆解很清晰
45:26
【Agent应用案例】82.PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成
32:35
【Agent应用案例】83. 微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4稳定版本，分层架构设计
28:45
【Agent应用案例】84.微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台
17:33
【Agent应用案例】85. 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库，LangChain工具库集成
16:49
【Agent应用案例】86. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本发布后第一次重大更新V0.4.3
19:26
【Agent应用案例】87.微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.5
12:43
【Agent应用案例】88.微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.6
21:06
【Agent应用案例】89.OpenAI Agents SDK开源框架发布，实验性框架Swarm的升级生产级版本
20:48
【课后实战项目】90.AI搜索项目实战（上）
02:20:18
【课后实战项目】91.AI搜索项目实战（下）
02:41:51
【课后实战项目】92.RAG企业知识库(上)
02:48:26
【课后实战项目】93.RAG企业知识库(下)
02:50:19
【课后实战项目】94.智能招聘面试模拟系统（上）
02:38:38
【课后实战项目】95.智能招聘面试模拟系统（下）
03:13:22
【Agent教程】这绝对是26年B站最全最细的AI Agent开发全套教程，全程干货精讲，从入门到精通！带你一周从小白到大神！少走99%弯路！学完即就业！
930播放
【课前篇】01.为什么说自学 Agent 真的都是坑？
01:56
【课前篇】02.Agent学习路线，干货满满
02:52
【基础篇】03.Python基础入门
20:47
【入门篇】04.认识大模型
28:12
【入门篇】05.大模型的应用场景
22:13
【入门篇】06.Gradio快速入门
20:01
【入门篇】07.提示词工程入门
34:54
【入门篇】08.提示词应用实战
22:19
【Agent基础】09.Agent总体概述
02:30
【Agent基础】10.啥是Agent以及核心架构
10:28
【Agent基础】11.多Agent协作模式
04:23
【Agent基础】12.实战：销售场景分析
02:35
【Agent基础】13.实战：用户分析与销售策略落地
18:36
【Agent基础】14.Agent多行业落地场景分享1
12:02
【Agent进阶】15.Agent决策应用场景分析
07:43
【Agent进阶】16.Agent任务拆解COT与TOT
13:10
【Agent进阶】17.ToT24点与ReAct框架
16:27
【Agent进阶】18.Agent记忆模块
11:19
【Agent进阶】19.Agent工具调用方法
03:24
【Agent进阶】20.Plan-and-Execute认知框架
11:50
【Agent进阶】21.Self-Ask推理框架
08:51
【Agent进阶】22.Agent思考与反思机制
07:52
【Agent进阶】23.ReAct框架案例实现
09:51
【Agent进阶】24.ReAct+RAG智能体构建
11:18
【Agent实战】25.Agent+RAG数字人项目介绍
07:59
【Agent实战】26.Agent+RAG个性化数字人项目（上）
13:58
【Agent实战】27.Agent+RAG个性化数字人项目（下）
09:25
【Agent提升】28.初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
03:49
【Agent提升】29.langchain是什么以及发展过程
06:33
【Agent提升】30. langchain能做什么和能力一览
06:50
【Agent提升】31.langchain的优势与劣势分析
07:56
【Agent提升】32.langchain使用环境的搭建
12:27
【Agent提升】33.先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
19:15
【Agent提升】34.本章梳理与总结
02:53
【Agent提升】35.学习使用prompts模板来调教大模型输出
03:04
【Agent提升】36.模型IO 大语言模型的交互接口
06:07
【Agent提升】37.prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程
07:06
【Agent提升】38.prompts实战两种主要的提示词模板
15:17
【Agent提升】39.自定义prompts模板
08:23
【Agent提升】40.两种模板引擎以及组合模板使用
12:06
【Agent提升】41.序列化模板使用
13:38
【Agent提升】42.示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组
20:27
【Agent提升】43.示例选择器之MMR与最大余弦相似度
17:06
【Agent提升】44.langchain核心组件：LLMs vs chat models
16:24
【Agent提升】45.更好的体验：流式输出
10:43
【Agent提升】46.花销控制：token消耗追踪
07:18
【Agent提升】47.输出结构性：不止于聊天
22:32
【Agent提升】48.本章小结
02:38
【RAG原理】49.RAG初识
13:52
【RAG原理】50.RAG索引的构建
13:12
【RAG原理】51.RAG检索重排
12:10
【RAG原理】52.RAG文档分块
16:19
【RAG原理】53.RAG文本向量化
15:18
【RAG原理】54.GraphRAG 原理
14:28
【RAG原理】55.LangChain开发的RAG
18:32
【RAG进阶】56.Embedding和向量数据库介绍
13:05
【RAG进阶】57.Embedding底层原理
08:32
【RAG进阶】58.Embedding开源工具介绍
05:07
【RAG进阶】59.Embedding工具选型技巧
04:54
【RAG进阶】60.Python实现Embedding
15:43
【RAG进阶】61.向量数据库基本介绍
08:08
【RAG进阶】62.主流向量数据库介绍
07:38
【RAG进阶】63.向量数据库的完整操作
09:07
【RAG进阶】64.向量数据库和Embedding实战
10:03
【RAG进阶】65.实战踩坑优化技巧
07:48
【RAG进阶】66.未来发展趋势
06:52
【模型微调】67.预训练之后为什么还要微调？
02:33
【模型微调】68.为什么一定要做指令微调
01:50
【模型微调】69.大模型微调的6大场景
06:19
【模型微调】70.大模型应用开发的全流程
03:40
【模型微调】71.大模型微调和预训练的区别到底在哪里
07:16
【模型微调】72.大模型微调和预训练的区别点在计算loss损失时不同
02:15
【模型微调】73.使用NEFTune增强泛化性
07:26
【模型微调】74.微调实战项目
02:28
【模型微调】75.全量微调、prompt-tuning、p-tuning、prefix-tuning、adapte
23:09
【模型微调】76.怎么才能微调好大模型
12:15
【模型微调】77.显存计算
14:33
【模型微调】78.量化
10:37
【模型微调】79.Qwen2.5法律大模型微调手册实战
38:35
【实战项目】80.项目实战基于langchain的智能体实战开发
01:45
【实战项目】81.虚拟项目demo演示
06:25
【实战项目】82.虚拟项目产品需求分析
19:37
【实战项目】83.虚拟项目技术架构
05:27
【实战项目】84.项目开发环境搭建
33:17
【实战项目】85.本章小结
02:29
【实战项目】86.项目实战API层的实现以及智能体性格和行为设计
02:40
【实战项目】87.使用fastapi搭建API层
20:47
【实战项目】88.主Class与agent框架
29:14
【实战项目】89.使用prompt设计agent性格与行为
09:42
【实战项目】90.使用chain来判断输入情绪
19:42
【实战项目】91. langserve介绍
13:35
【实战项目】92.本章小结
02:29
【实战项目】93.AI搜索项目实战（上）
02:20:18
【实战项目】94.AI搜索项目实战（下）
02:41:51
【实战项目】95.RAG企业知识库(上)
02:48:26
【实战项目】96.RAG企业知识库(下)
02:50:19
【实战项目】97.智能招聘面试模拟系统（上）
02:38:38
【实战项目】98.智能招聘面试模拟系统（下）
03:13:22
【2026前端程序员转行AI全栈系统教程】包含Agent/RAG/LangChain/LangGraph/大模型微调/私有化部署，全程干货无废话，少走99%弯路
680播放
【前端转AI大模型应用开发30天实战路线】
01:13
【基础篇】01.什么是AI大模型开发
10:14
【基础篇】02.RAG的基本原理
10:55
【基础篇】03.微调的基本原理
04:02
【基础篇】04.本地安装部署DeepSeek大模型
06:59
【基础篇】05.通过API访问本地部署的大模型
08:19
【基础篇】06.通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
17:08
【基础篇】07.通过Dify的API和已有系统集成
04:43
【基础篇】08.基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
14:05
【基础篇】09.基于原生RAG应用开发了解RAG原理
14:23
【进阶篇】10.Agent应用开发指南
22:41
【进阶篇】11.Agent开发典型范式
55:14
【进阶篇】12.Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
29:16
【进阶篇】13.大模型时代的Agent开发方法论
34:57
【进阶篇】14.Agent总体概述
02:28
【进阶篇】15.啥是Agent以及核心架构
10:28
【进阶篇】16.多Agent协作模式
04:23
【进阶篇】17.实战：销售场景分析
02:35
【进阶篇】18.实战：用户分析与销售策略落地
18:36
【进阶篇】19.Agent多行业落地场景分享
12:02
【实战篇】20.章节介绍
03:03
【实战篇】21.IM多平台智能客服方案概述
16:50
【实战篇】22.企业微信-雪茄通智能客服（RAG）
16:09
【实战篇】23.飞书-高考志愿填报智能客服
20:18
【进阶篇】24.项目介绍
01:44
【进阶篇】25.RAG的使用场景
01:57
【进阶篇】26.RAG的基本运行流程
01:50
【进阶篇】27.分片
00:39
【进阶篇】28.索引
07:04
【进阶篇】29.召回
04:25
【进阶篇】30.重排
02:41
【进阶篇】31.生成
02:17
【进阶篇】32.高质量文本分块实战指南
34:05
【进阶篇】33.RAG检索优化上
07:56
【进阶篇】34.RAG检索优化下
07:06
【提升篇】35.LangChain V1.2 新特性与升级亮点
24:02
【提升篇】36.Windows系统大模型API申请与配置
06:03
【提升篇】37.Mac系统大模型API申请与配置
02:53
【提升篇】38.第一个LangChain项目Hello LangChain
03:12
【提升篇】39.基础模型与动态模型切换全掌握
13:35
【提升篇】40.用ChatPromptTemplate高效管理提示词
03:26
【提升篇】41.核心组件：搞懂Messages消息对象的用法
03:32
【提升篇】42.系统提示词：设计能精准控制模型的System Prompt
06:20
【提升篇】43.输出处理：用OutputParser规范模型返回结果
10:57
【提升篇】44.链的核心：Chain与LCEL表达式入门
06:40
【提升篇】45.高级链技巧：用RunnableLambda自定义复杂逻辑
09:11
【提升篇】46.结构化输出：让模型返回符合要求的JSON数据格式
04:00
【提升篇】47.工具调用：解锁LangChain调用外部工具的能力
09:14
【提升篇】48.中间件开发：用Middleware扩展LangChain能力
14:08
【提升篇】49.RAG入门：从0到1搞懂RAG的完整流程
10:52
【提升篇】50.RAG实战：Document Loader加载各种格式文档
04:47
【提升篇】51.RAG实战：文档切分策略优化召回效果
11:33
【提升篇】52.RAG实战：选择合适的Embedding模型
14:17
【提升篇】53.RAG进阶：相似度算法（L2余弦内积）详解
10:28
【提升篇】54.RAG实战：ChromaDB向量数据库的使用
08:32
【提升篇】55.RAG项目实战：建筑行业知识问答系统搭建
15:09
【提升篇】56.最终实战：用LangChain V1.2开发Agent智能体
05:19
【提升篇】57.LangGraph实战-开篇
06:53
【提升篇】58.LangGraph实战-入门和组件
16:39
【提升篇】59.LangGraph实战-构筑有记忆可恢复的智能体
26:57
【提升篇】60.LangGraph实战-人机协作与时间旅行
30:41
【提升篇】61.LangGraph实战-构筑多智能体的协作系统
14:59
【提升篇】62.LangGraph实战-生产环境
15:06
【提升篇】63.Langchain终极实战-AI辅助投资工具
16:35
【实战篇】64.课程介绍
29:44
【实战篇】65.模型训l练利器HuggingFace
52:58
【实战篇】66.什么是模型
17:40
【实战篇】67.什么是模型训练
20:40
【实战篇】68.求解器
02:18
【实战篇】69.一些常用的损失函数
07:52
【实战篇】70.复习总结
34:46
【实战篇】71.什么是训练预训练微调轻量化微调
28:49
【实战篇】72.Transformer结构简介
13:27
【实战篇】73.轻量化微调
17:02
【实战篇】74.实战
52:12
【实战篇】75.数据准备与处理
42:44
【课后实战练习】76.本章介绍
03:51
【课后实战练习】77.Streamlit介绍
08:43
【课后实战练习】78.Streamlit API使用指南
21:23
【课后实战练习】79.Streamlit API使用指南
21:05
【课后实战练习】80.Streamlit会话管理
08:16
【课后实战练习】82.本章内容概览——走近MCP
03:51
【课后实战练习】83.彻底搞懂MCP的原理和发展现状
10:40
【课后实战练习】84.高德MCP服务接入原理讲解
05:23
【课后实战练习】85.使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
08:58
【课后实战练习】86.结合高德MCP使智能体具备位置服务能力
11:54
【课后实战练习】87.基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
14:43
【课后实战练习】88.MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端
17:15
【课后实战练习】89.本章重点内容回顾和复习
05:03
【课后实战练习】90.本章内容概览+Node环境搭建
09:08
【课后实战练习】91. LangChain+MCP读取Playwright工具
08:35
【课后实战练习】92.LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具
07:21
【课后实战练习】93.Cursor下载、安装并接入Playwright MCP服务
07:16
【AI教程】这绝对是26年B站最全最细的AI大模型零基础全套教程，全程干货精讲，从入门到精通！带你一周从小白到大神！少走99%的弯路！学完即就业，带你玩转AI！
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【2026大模型零基础入门学习指南】
01:43
【基础认知】01.认识大模型
22:54
【基础认知】02.大模型API开发
12:12
【基础认知】03.大模型应用场景
19:19
【基础认知】04.Gradio快速入门
13:15
【基础认知】05.提示词介绍
22:33
【基础认知】06.用代码完成提示工程
07:48
【基础认知】07.提示工程进阶技巧
13:02
【基础认知】08.提示词项目实战-Text2SQL
13:59
【入门理论】09.Python基础
29:29
【入门理论】10.第一个程序
08:54
【入门理论】11.Pycharm安装
14:51
【入门理论】12.注释的重要性
07:05
【入门理论】13.变量
13:43
【入门理论】14.常量
03:14
【进阶技术】15.RAG技术与应用
06:36
【进阶技术】16.RAG的核心原理与流程
08:13
【进阶技术】17.NativeRAG
07:23
【进阶技术】18.NotebookLM的使用
10:14
【进阶技术】19.Embedding模型选择
28:53
【进阶技术】20.CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索
45:30
【进阶技术】21.RAG常见问题-一如何提升RAG质量
37:30
【进阶技术】22.RAG技术树
04:20
【进阶技术】23.RAFT方法
21:11
【进阶技术】24.CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索
30:31
【进阶技术】25.GraphRAG
39:57
【进阶技术】26.搭建RAG--使用Qwen-Agent
48:18
【核心理论】27.Embedding和向量数据库介绍
13:05
【核心理论】28.Embedding底层原理
08:32
【核心理论】29.Embedding开源工具介绍
05:07
【核心理论】30.Embedding工具选型技巧
04:54
【核心理论】31.Python实现Embedding
15:43
【核心理论】32.向量数据库基本介绍
08:08
【核心理论】33.主流向量数据库介绍
07:38
【核心理论】34.向量数据库的完整操作
09:07
【核心理论】35.向量数据库和Embedding实战
10:03
【核心理论】36.实战踩坑优化技巧
07:48
【核心理论】37.未来发展趋势
06:52
【进阶技术】38.什么是AI Agent？
41:35
【进阶技术】39.AlAgent和传统软件的区别
03:39
【进阶技术】40.AlAgent的应用场景及实现工具
31:32
【进阶技术】41.AlAgent自动生成书信并发送邮件实战
37:54
【进阶技术】42.基于ModelScope搭建Agent
04:09
【进阶技术】43.FunctionCall的多个函数应用
38:18
【进阶技术】44.function_call数据库查询
26:42
【进阶技术】45.GPTs的原理及应用
21:25
【进阶技术】46.为什么需要Agent？
12:56
【进阶技术】47.Agent的核心架构逻辑
17:30
【进阶技术】48.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
31:12
【进阶技术】49.Agent规划能力的核心与实践
18:43
【进阶技术】50.Agent的记忆机制
12:49
【进阶技术】51.Agent工具的使用介绍
10:28
【进阶技术】52.Plan_and_Execute
10:50
【进阶技术】53.Self_Ask
07:39
【进阶技术】54.Thinking and Self-Reflection
10:45
【进阶技术】55.天气查询案例
15:46
【Transformer专题篇】56.Transformer整体框架结构
04:41
【Transformer专题篇】57.Embedding-Token变向量
17:55
【Transformer专题篇】58.Tokenization-文本变成token
11:29
【Transformer专题篇】59.Positional Encoding-位置编码
08:31
【Transformer专题篇】60.编码器和解码器
34:25
【Transformer专题篇】61.linear和softmax
30:30
【Transformer专题篇】62.文字序列要解决的语义问题
08:43
【Transformer专题篇】63.Attention-注意力机制
15:25
【Transformer专题篇】64.Self Attention-自注意力机制
39:10
【Transformer专题篇】65.Multi-Head Self Attention-多头自注意力机制
19:28
【Transformer专题篇】66.Feed Forward-前馈神经网络
06:10
【Transformer专题篇】67.编码器与解码器的区别
19:04
【Codex专题篇】68.codex是什么
02:11
【Codex专题篇】69.codex安装
07:30
【Codex专题篇】70.国内环境配置codex
14:10
【Codex专题篇】71.绕过codex的短信验证码
18:34
【Codex专题篇】72.绕过codex的短信验证码-快速版
03:04
【Codex专题篇】73.codex基本使用
10:06
【Codex专题篇】74.计划模式和目标模式
05:47
【Codex专题篇】75.权限、沙箱与命令确认
04:54
【Codex专题篇】76.codex方便的连接服务器
06:42
【Codex专题篇】77.codex浏览器功能
05:52
【Codex专题篇】78.codex操作github
03:41
【Codex专题篇】79.codex的钩子
01:31
【Codex专题篇】80.学习codex的终极王牌
02:28
【部署篇】81.私有化大模型1 （详细介绍）
06:48
【部署篇】82.私有化大模型1（部署前准备工作）
05:30
【部署篇】83. 私有化大模型（详细部署过程）
09:07
【部署篇】84.私有化大模型1（如何使用该模型）
08:40
【模型微调篇】85.预训练之后为什么还要微调？
02:33
【模型微调篇】86.为什么一定要做指令微调
01:50
【模型微调篇】87.大模型微调的6大场景
06:19
【模型微调篇】88.大模型应用开发的全流程
03:40
【模型微调篇】89.大模型微调和预训练的区别到底在哪里
07:16
【模型微调篇】90.大模型微调和预训练的区别点在计算loss损失时不同
02:15
【模型微调篇】91.使用NEFTune增强泛化性
07:26
【模型微调篇】92.微调实战项目
02:28
【模型微调篇】93.全量微调、prompt-tuning、p-tuning、prefix-tuning、adapte
23:09
【模型微调篇】94.怎么才能微调好大模型
12:15
【模型微调篇】95.显存计算
14:33
【模型微调篇】96.量化
10:37
【模型微调篇】97.Qwen2.5法律大模型微调手册实战
38:35
【全749集】目前B站最全最细的AI大模型零基础全套教程，七天逼自己学完，从入门到精通，全程干货无废话！存下吧，少走99%的弯路！学完即就业，带你玩转AI！
1387播放
【AI大模型零基础入门学习指南】
01:11
【基础认知】01.认识大模型
22:54
【基础认知】02.大模型API开发
12:12
【基础认知】03.大模型应用场景
19:19
【基础入门】04.Python基础
29:29
【基础入门】05.第一个程序
08:54
【基础入门】06.Pycharm安装
14:51
【基础入门】07.注释的重要性
07:05
【基础入门】08.变量
13:43
【基础入门】09.常量
03:14
【基础入门】10.Gradio快速入门
13:15
【Prompt篇】11.提示词介绍
22:33
【Prompt篇】12.用代码完成提示工程
07:48
【Prompt篇】13.提示工程进阶技巧
13:02
【Prompt篇】14.提示词项目实战-Text2SQL
13:59
【认知拓展】15.大模型应用架构解析
07:14
【认知拓展】16.提示词工程师是入门门槛极低，天花板极高的岗位
03:58
【认知拓展】17.基座模型和大模型微调全流程解析
11:23
【认知拓展】18.LLama3模型中文场景微调实战
01:10
【认知拓展】19.图解大模型应用架构全流程
06:04
【认知拓展】20.企业或组织内容知识如何解决？
01:12
【RAG篇】21.RAG逻辑思路讲解
01:13
【RAG篇】22.什么是RAG？
02:36
【RAG篇】23.RAG哲学
00:59
【RAG篇】24.RAG的基本概念
03:42
【RAG篇】25.RAG的几个变体
02:14
【RAG篇】26.为什么要做RAG优化的例子
01:43
【RAG篇】27.RAG 工程的实现流程
01:27
【RAG篇】28.RAG的核心技术组件选型
04:44
【RAG篇】29.数据拆分和Embedding
01:21
【RAG篇】30.向量数据库对比与选择
06:12
【RAG篇】31.RAG中上下文整合策略
07:56
【RAG篇】32.怎么评估RAG的质量？
03:11
【RAG篇】33.RAG中的优化策略
08:21
【RAG核心技术】34.Embedding和向量数据库介绍
13:05
【RAG核心技术】35.Embedding底层原理
08:32
【RAG核心技术】36.Embedding开源工具介绍
05:07
【RAG核心技术】37.Embedding工具选型技巧
04:54
【RAG核心技术】38.Python实现Embedding
15:43
【RAG核心技术】39.向量数据库基本介绍
08:08
【RAG核心技术】40.主流向量数据库介绍
07:38
【RAG核心技术】41.向量数据库的完整操作
09:07
【RAG核心技术】42.向量数据库和Embedding实战
10:03
【RAG核心技术】43.实战踩坑优化技巧
07:48
【RAG核心技术】44.未来发展趋势
06:52
【Langchain V1.0实战】45.开篇
08:42
【Langchain V1.0实战】46.入门和基础
17:17
【Langchain V1.0实战】47.Model和Prompt
18:33
【Langchain V1.0实战】48.Agent和Tool
16:34
【Langchain V1.0实战】49.Agent记忆Memory
19:02
【Langchain V1.0实战】50.RAG
21:00
【Langchain V1.0实战】51.Middleware
25:39
【Langchain V1.0实战】52.LangGraph进阶
19:17
【Langchain V1.0实战】53.生产环境
06:31
【Agent篇】54.为什么需要Agent？
13:48
【Agent篇】55.Agent的核心架构逻辑
18:58
【Agent篇】56.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
30:33
【Agent篇】57.Agent规划能力的核心与实践
18:01
【Agent篇】58.Agent的记忆机制
11:19
【Agent篇】59.Agent工具的使用介绍
07:16
【Agent篇】60.Plan_and_Execute
08:35
【Agent篇】61.Self_Ask
07:26
【Agent篇】62.Thinking and Self-Reflection
08:17
【Agent篇】63.天气查询案例
28:05
【Agent篇】64.天气助手多轮对话实现
24:53
【Agent拓展篇】65.agentscope2.0概述
10:40
【Agent拓展篇】66.使用agentscope2.0编写第一个智能体
06:56
【Agent拓展篇】67.agentscope核心模块之Message
07:53
【Agent拓展篇】68.agentScope核心模块之event
09:09
【Agent拓展篇】69.agent深度讲解
14:06
【Agent拓展篇】70.Model和Context
11:46
【Agent拓展篇】71.agentscope工具详解
18:47
【Agent拓展篇】72.权限系统介绍
08:56
【Agent拓展篇】73.实战-构建生产级agent
08:07
【Agent提升篇】74.MCP与A2A的课程概述
05:21
【Agent提升篇】75.MCP能干什么
06:10
【Agent提升篇】76.MCP是什么&推广时间线
03:33
【Agent提升篇】77.哪些平台支持MCP查询
03:05
【Agent提升篇】78.MCP应用场景&通信机制
04:43
【Agent提升篇】79.uvx和npx指令对应环境的安装
05:38
【Agent提升篇】80.Cursor中使用MCP案例：准备工作和案例需求
05:21
【Agent提升篇】81.Cursor中使用MCP案例：配置MCP Servers
08:57
【Agent提升篇】82.Cursor中使用MCP案例：运行与测试
04:58
【Agent提升篇】83.Cline中使用MCP案例：配置MCP Servers
09:36
【Agent提升篇】84.Cline中使用MCP案例：运行与测试
04:44
【Agent提升篇】85.MCP的5个核心要素的说明
06:49
【Agent提升篇】86.MCP的工作流程
05:33
【Agent提升篇】87.手动开发MCP项目：项目说明
06:06
【Agent提升篇】88.手动开发MCP项目：Client.py的剖析
08:04
【Agent提升篇】89.手动开发MCP项目：Server.py的剖析
06:04
【Agent提升篇】90.手动开发MCP项目：项目测试
02:14
【Agent提升篇】91.CherryStudio中使用MCP的准备工作
05:59
【Agent提升篇】92.CherryStudio中配置MCP并测试
05:43
【Agent提升篇】93.热门MCP Servers推荐
08:24
【Agent提升篇】94.A2A协议的理解和举例
06:20
【模型微调篇】95.损失函数
09:32
【模型微调篇】96.transformer详解
24:53
【模型微调篇】97.大模型微调与LoRa微调
24:00
【模型微调篇】98.数据准备与处理
17:07
【模型微调篇】99.qwen3.5-0.8B模型微调实践
13:30
【2026最新】目前B站超详细的AI Agent智能体零基础全套教程，从入门到精通，全程干货+实战教学！少走99%的弯路！学完即就业，带你玩转AI！
733播放
【AI Agent智能体开发学习入门先导片】
01:58
【前置基础】01.什么是大模型
09:14
【前置基础】02.大模型的工作原理
09:02
【前置基础】03.大模型是如何被创造出来的
05:43
【前置基础】04.监督微调
07:53
【前置基础】05.大模型与AI的关系
04:13
【前置基础】06.大模型的发展历史
04:51
【提示词工程】07.基础-例模拟智能推荐客服
34:22
【提示词工程】08.进阶-短期、长期记忆
24:39
【提示词工程】09. 进阶-思维链(Chain of Thoughts CoT)
12:12
【提示词工程】10.进阶-自洽性(Self-Consistency)
13:29
【提示词工程】11. 进阶-思维树(Tree-of-thought, ToT)
15:56
【提示词工程】12.零代码快速搭建带记忆功能的对话应用
23:59
【提示词工程】13.零基础搭建AI Web应用
16:49
【Python基础】14.初始Python
09:08
【Python基础】15.Windows环境安装
04:54
【Python基础】16.macOS环境安装
05:26
【Python基础】17.VSCode安装与应用
11:54
【Python基础】18.PyCharn安装与应用
15:40
【Agent核心技术】19.为什么需要Agent？
13:48
【Agent核心技术】20.Agent的核心架构逻辑
18:58
【Agent核心技术】21.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
30:33
【Agent核心技术】22.Agent规划能力的核心与实践
18:01
【Agent核心技术】23.Agent的记忆机制
11:19
【Agent核心技术】24.Agent工具的使用介绍
07:16
【Agent核心技术】25.Plan_and_Execute
08:35
【Agent核心技术】26.Self_Ask
07:26
【Agent核心技术】27.Thinking and Self-Reflection
08:17
【Agent核心技术】28.天气查询案例
28:05
【Agent核心技术】29.天气助手多轮对话实现
24:53
【LangGraph理论】30.为什么需要LangGraph
09:10
【LangGraph理论】31.核心概念拆解
10:29
【LangGraph理论】32.StateGraph工作流详解
11:33
【LangGraph理论】33.记忆与持久化
12:02
【LangGraph理论】34.高级模式
16:03
【LangGraph理论】35.入门案例——简单问答机器人
20:18
【LangGraph实战】36.LangGraph工具调用Agent_环境配置
09:59
【LangGraph实战】37.工具定义与大模型初始化
14:45
【LangGraph实战】38.节点函数与条件路由
08:27
【LangGraph实战】39.流程图的构建和测试
26:06
【LangGraph实战】40.案例流程通讲
06:57
【RAG理论】41.RAG初识
13:52
【RAG理论】42.RAG索引的构建
13:12
【RAG理论】43.RAG检索重排
12:10
【RAG理论】44.RAG文档分块
16:19
【RAG理论】45.RAG文本向量化
15:18
【RAG理论】46.GraphRAG 原理
14:28
【RAG理论】47.LangChain开发的RAG
18:32
【LangChain篇】48.LangChain V1.2 新特性与升级亮点
24:02
【LangChain篇】49.环境搭建：Windows系统大模型API申请与配置
06:03
【LangChain篇】50.环境搭建：Mac系统大模型API申请与配置
02:53
【LangChain篇】51.快速上手：第一个LangChain项目Hello LangChain
03:12
【LangChain篇】52.模型调用：基础模型与动态模型切换全掌握
13:35
【LangChain篇】53.提示词进阶：用ChatPromptTemplate高效管理提示词
03:26
【LangChain篇】54.核心组件：搞懂Messages消息对象的用法
03:32
【LangChain篇】55.系统提示词：设计能精准控制模型的System Prompt
06:20
【LangChain篇】56.输出处理：用OutputParser规范模型返回结果
10:57
【LangChain篇】57.链的核心：Chain与LCEL表达式入门
06:40
【LangChain篇】58.高级链技巧：用RunnableLambda自定义复杂逻辑
09:11
【LangChain篇】59.结构化输出：让模型返回符合要求的JSON数据格式
04:00
【LangChain篇】60.工具调用：解锁LangChain调用外部工具的能力
09:14
【LangChain篇】61.中间件开发：用Middleware扩展LangChain能力
14:08
【LangChain篇】62.RAG入门：从0到1搞懂RAG的完整流程
10:52
【LangChain篇】63.RAG实战：Document Loader加载各种格式文档
04:47
【LangChain篇】64.RAG实战：文档切分策略优化召回效果
11:33
【LangChain篇】65.RAG实战：选择合适的Embedding模型
14:17
【LangChain篇】66.RAG进阶：相似度算法（L2余弦内积）详解
10:28
【LangChain篇】67.RAG实战：ChromaDB向量数据库的使用
08:32
【LangChain篇】68.RAG项目实战：建筑行业知识问答系统搭建
15:09
【LangChain篇】69.用LangChain V1.2开发Agent智能体
05:19
【AgentScope实战】70.agentscope2.0概述
10:40
【AgentScope实战】71.使用agentscope2.0编写第一个智能体
06:56
【AgentScope实战】72.agentscope核心模块之Message
07:53
【AgentScope实战】73.agentScope核心模块之event
09:09
【AgentScope实战】74.agent深度讲解
14:06
【AgentScope实战】75.Model和Context
11:46
【AgentScope实战】76.agentscope工具详解
18:47
【AgentScope实战】77.权限系统介绍
08:56
【AgentScope实战】78.实战-构建生产级agent
08:07
【MCP实战】79.MCP与A2A的课程概述
05:21
【MCP实战】80.MCP能干什么
06:10
【MCP实战】81.MCP是什么&推广时间线
03:33
【MCP实战】82.哪些平台支持MCP查询
03:05
【MCP实战】83.MCP应用场景&通信机制
04:43
【MCP实战】84.uvx和npx指令对应环境的安装
05:38
【MCP实战】85.Cursor中使用MCP案例：准备工作和案例需求
05:21
【MCP实战】86.Cursor中使用MCP案例：配置MCP Servers
08:57
【MCP实战】87.Cursor中使用MCP案例：运行与测试
04:58
【MCP实战】88.Cline中使用MCP案例：配置MCP Servers
09:36
【MCP实战】89.Cline中使用MCP案例：运行与测试
04:44
【MCP实战】90.MCP的5个核心要素的说明
06:49
【MCP实战】91.MCP的工作流程
05:33
【MCP实战】92.手动开发MCP项目：项目说明
06:06
【MCP实战】93.手动开发MCP项目：Client.py的剖析
08:04
【MCP实战】94.手动开发MCP项目：Server.py的剖析
06:04
【MCP实战】95.手动开发MCP项目：项目测试
02:14
【MCP实战】96.CherryStudio中使用MCP的准备工作
05:59
【MCP实战】97.CherryStudio中配置MCP并测试
05:43
【MCP实战】98.热门MCP Servers推荐
08:24
【MCP实战】99.A2A协议的理解和举例
06:20
【B站强推】2026最新AI大模型RAG知识库搭建教程！手把手带你从0到1开发企业级RAG智能文档问答系统，包含所有干货！小白也能轻松看懂！AI大模型|LLM
1450播放
01RAG系统介绍
05:31
02RAG(检索增强生成)原理
08:12
03向量嵌入与文档处理
21:32
04向量数据库详解
17:01
05数据表设计
08:13
06API接口设计
05:11
07问答交互流程
03:46
08问答交互代码实现
22:38
09项目结构总结
11:20
【课后拓展】10.详聊私有化大模型底层技术
02:25
11.大模型微调训练全流程讲解
06:26
12.智能体Agent实战
12:34
13.大模型幻觉
07:38
14.Naive RAG增强检索实战
21:56
15.NaiveRAG增强检索存在的问题？
01:23
16.Advanced RAG
07:07
17.Modular RAG
00:46
18.什么场景用RAG，什么场景用微调？
05:08
19.微调与RAG的案例场景
13:48
20.IT行业转岗分析
07:43
21.什么是RAG？
02:36
22.RAG哲学
00:59
23.RAG的基本概念
03:42
24.RAG的几个变体
02:14
25.为什么要做RAG优化的例子
01:43
26.RAG 工程的实现流程
01:27
27.RAG的核心技术组件选型
04:44
28.数据拆分和Embedding
01:21
29.向量数据库对比与选择
06:12
30.RAG中上下文整合策略
07:56
31.怎么评估RAG的质量？
03:11
32.RAG中的优化策略
08:21
【全400集】目前B站最详细最用心的AI Agent开发零基础到精通教程，一步步跟着来，从入门到实战全新讲解，7天带你搞定Agent全栈！存下吧，草履虫也能学会
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【AI Agent开发入门学习实用篇】
03:36
【入门筑基】01.认识大模型
28:15
【入门筑基】02.大模型的应用场景
22:16
【入门筑基】03.Gradio快速入门
20:04
【入门筑基】04.提示词工程入门
34:57
【入门筑基】05.提示词应用实战
22:23
【Agent开发方法论】06.Agent应用开发指南
22:41
【Agent开发方法论】07.Agent开发典型范式
55:14
【Agent开发方法论】08.Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
29:16
【Agent开发方法论】09.大模型时代的Agent开发方法论
34:57
【Agent进阶提升篇】10.Agent工作效率提升及智能体协作
05:32
【Agent进阶提升篇】11.实战：销售场景分析
02:35
【Agent进阶提升篇】12.实战：用户分析与销售策略落地
18:35
【Agent进阶提升篇】13.Agent多行业落地场景分享
12:01
【Agent巩固精讲篇】14.为什么需要Agent？
13:48
【Agent巩固精讲篇】15.Agent的核心架构逻辑
18:58
【Agent巩固精讲篇】16.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
30:33
【Agent巩固精讲篇】17.Agent规划能力的核心与实践
18:01
【Agent巩固精讲篇】18.Agent的记忆机制
11:19
【Agent巩固精讲篇】19.Agent工具的使用介绍
07:16
【Agent巩固精讲篇】20.Plan_and_Execute
08:35
【Agent巩固精讲篇】21.Self_Ask
07:26
【Agent巩固精讲篇】22.Thinking and Self-Reflection
08:17
【Agent巩固精讲篇】23.天气查询案例
28:05
【Agent巩固精讲篇】24.天气助手多轮对话实现
24:53
【Agent核心技术】25.Function Calling-接口
04:37
【Agent核心技术】26.为什么要学习Function Call
09:22
【Agent核心技术】27.Function Call的底层原理
13:58
【Agent核心技术】28.函数描述模板标准
08:24
【Agent核心技术】29.参数类型与约束规范
08:42
【Agent核心技术】30.模型返回格式解析
11:27
【Agent核心技术】31.Function Call小案例
13:48
【Agent核心技术】32.单轮调用与多轮调用
13:14
【Agent核心技术】33.复杂任务自动拆解与链式调用
15:21
【Agent核心技术】34.优化Function Call调用准确率
19:45
【Agent核心技术】35.Function Call真实业务场景
22:56
【Agent核心技术】36.工程化避坑与性能优化
16:12
【多智能体+LangGraph】37.本章介绍
02:38
【多智能体+LangGraph】38.为什么选择多智能体架构？
10:23
【多智能体+LangGraph】39.常见的多智能体架构
05:20
【多智能体+LangGraph】40.LangGraph讲解
04:41
【多智能体+LangGraph】41.LangGraph 核心组件：节点与可控制性
04:19
【多智能体+LangGraph】42.节点与可控制性-第一个LangGraph
14:45
【多智能体+LangGraph】43.节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环
19:20
【多智能体+LangGraph】44.节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce
13:31
【多智能体+LangGraph】45.LangGraph 核心组件：持久化与记忆
06:54
【多智能体+LangGraph】46.持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用
12:40
【多智能体+LangGraph】47.持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆
21:56
【多智能体+LangGraph】48.LangGraph 核心组件：人机交互
04:49
【多智能体+LangGraph】49.LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据
09:11
【多智能体+LangGraph】50.LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用
08:40
【多智能体+LangGraph】51.LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态
02:59
【多智能体+LangGraph】52.LangGraph 核心组件：时光旅行
10:27
【多智能体+LangGraph】53. LangGraph 核心组件：流式输出
03:24
【多智能体+LangGraph】54.LangGraph 核心组件：工具调用
11:12
【多智能体+LangGraph】55.小实战：基于LangGraph 构建代码助手
18:20
【多智能体+LangGraph】56.小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手
10:09
【多智能体+LangGraph】57.大实战：小浪助手（多智能体版）
35:27
【多智能体+LangGraph】58.本章小结
02:39
【Agent提升篇】59.MCP能干什么
06:10
【MCP应用篇】60.MCP是什么&推广时间线
03:33
【MCP应用篇】61.哪些平台支持MCP查询
03:05
【MCP应用篇】62.MCP应用场景&通信机制
04:43
【MCP应用篇】63.uvx和npx指令对应环境的安装
05:38
【MCP应用篇】64.Cursor中使用MCP案例：准备工作和案例需求
05:21
【MCP应用篇】65.Cursor中使用MCP案例：配置MCP Servers
08:57
【MCP应用篇】66.Cursor中使用MCP案例：运行与测试
04:58
【MCP应用篇】67.Cline中使用MCP案例：配置MCP Servers
09:36
【MCP应用篇】68.Cline中使用MCP案例：运行与测试
04:44
【MCP应用篇】69.MCP的5个核心要素的说明
06:49
【MCP应用篇】70.MCP的工作流程
05:33
【MCP应用篇】71.手动开发MCP项目：项目说明
06:06
【MCP应用篇】72.手动开发MCP项目：Client.py的剖析
08:04
【MCP应用篇】73.手动开发MCP项目：Server.py的剖析
06:04
【MCP应用篇】74.手动开发MCP项目：项目测试
02:14
【MCP应用篇】75.CherryStudio中使用MCP的准备工作
05:59
【MCP应用篇】76.CherryStudio中配置MCP并测试
05:43
【MCP应用篇】77.热门MCP Servers推荐
08:24
【MCP应用篇】78.A2A协议的理解和举例
06:20
【RAG初篇】79.大模型幻觉
07:38
【RAG初篇】80.Naive RAG增强检索实战
21:56
【RAG初篇】81.NaiveRAG增强检索存在的问题？
01:23
【RAG初篇】82.Advanced RAG
07:07
【RAG初篇】83.Modular RAG
00:46
【RAG初篇】84.什么场景用RAG，什么场景用微调？
05:08
【RAG初篇】85.微调与RAG的案例场景
13:48
【RAG基本原理篇】86.为什么需要RAG
12:08
【RAG基本原理篇】87.RAG的基本流程：为什么说上手RAG只要一星期
27:02
【RAG基本原理篇】88.RAG的10个优化技巧：为什么RAG不是算法问题，是工程问题
23:22
【RAG基本原理篇】89.RAG的评估方法：没有评估，就没法优化
12:03
【RAG基本原理篇】90.项目经理视角的RAG：需求评估要细，技术迭代要快
10:33
【模型微调篇】91.LLaMA Factory模型训练快速入门
45:48
【模型微调篇】92.LLaMA Factory基于Lora微调模型
46:21
【模型微调篇】93.LLaMA Factory模型合并和推理
45:06
【模型微调篇】94.LLaMA Factory模型量化
45:19
【模型微调篇】95.LLaMA Factory模型评估
47:10
【模型微调篇】96.LLaMA Factory基于DDP并行训练模型
46:32
【模型微调篇】97.LLaMA Factory基于DeepSpeed加速训练模型
46:28
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