AI大模型爆火Agent(打造专属LLM智能体)2025资源介绍:
AI大模型爆火Agent(打造专属LLM智能体)2025
包含agent知识点,agent框架和核心流程构建
├─1-Agent架构解读与应用分析 │ 1-Agent要解决的问题分析.mp4 │ 1-Agent趋势.png │ 2-Agent流程.png │ 2-Agent需要具备的基本能力.mp4 │ 3-Ageng包括组件.png │ 3-与大模型的关系分析.mp4 │ 4-Agent组成.png │ 4-多智能体定义分析.mp4 │ 5-多模态.png │ 5-框架的作用和能解决的问题.mp4 │ 6-多角色组成.png │ 6-整体总结分析.mp4 │ 7-Agent游戏.png │ 7-GPTS分析一波.mp4 │ 8-多智能体.png │ 8-经典任务分析.mp4 │ 9-多智能体2.png │ Agent.png │ Agent思维导图.pdf │ 课程介绍.mp4 │ ├─10-langchain工具实例 │ 1-langchain框架解读.mp4 │ 2-基本API调用方法.mp4 │ 3-数据文档切分操作.mp4 │ 4-样本索引与向量构建.mp4 │ 5-数据切块方法.mp4 │ 基本使用.rar │ ├─11-LLM与LORA微调策略解读 │ 1-大模型如何做下游任务.mp4 │ 2-LLM落地微调分析.mp4 │ 3-LLAMA与Lora介绍.mp4 │ 4-Lora与微调的核心思想.mp4 │ 5-Lora模型实现细节.mp4 │ 大模型.pdf │ ├─12-LLM下游任务训练自己模型实战 │ 1-提示工程的作用.mp4 │ 2-项目数据解读.mp4 │ 3-源码调用debug解读.mp4 │ 4-训练流程演示.mp4 │ 5-效果演示与总结分析.mp4 │ Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip │ ├─13-OPENAI-LLM模型优化总结 │ 1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题.mp4 │ 11.png │ 12.png │ 13.png │ 14.webp │ 15.png │ 16.png │ 2-RAG实践策略.mp4 │ 2.png │ 3-微调要解决的问题.mp4 │ 3.png │ 4.png │ 6.png │ 7.png │ 8.png │ 9.png │ ├─2-新增GPTS打造Agent实战 │ 1-GPTS任务流程概述分析.mp4 │ 2-调用API的控制方式.mp4 │ 3-API相关配置完成.mp4 │ 4-完成指令与脚本并生成.mp4 │ API复制这个不要改.docx │ GPTS例子.docx │ 广告文案.docx │ 文章翻译.docx │ 短视频脚本.docx │ 组会不用愁.txt │ 语聚AI指定(只改动作即可).docx │ ├─3-Agent打造专属客服 │ 1-Demo演示与整体架构分析.mp4 │ 2-后端GPT项目部署启动.mp4 │ 3-前端助手API与流程图配置.mp4 │ 4-接入外部API的方法与流程.mp4 │ 5-引入API的方法解读.mp4 │ 6-指令提示构建.mp4 │ Agent客服.rar │ ├─4，5-autogen与部署模块 │ 1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4 │ 2-动作API配置方法.mp4 │ 3-国内常用API配置方法.mp4 │ 4-API接口在线测试.mp4 │ 5-工作流配置.mp4 │ 6-执行流程与结果.mp4 │ 7-Ollama环境配置与安装.mp4 │ 8-autogen接入本地模型.mp4 │ AutogenStudio部署.zip │ rag_skill.rar │ Skill.py │ ├─6，7-metagpt │ │ examples.rar │ │ MetaGPT-main.zip │ │ metaGpt.pdf │ │ │ ├─MetaGPT应用实战 │ │ 0-基本Agent的组成.mp4 │ │ 1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 │ │ 2-问题拆解与执行流程.mp4 │ │ 3-检索得到重要的URL.mp4 │ │ 4-子问题生成总结结果.mp4 │ │ 5-总结与结果输出.mp4 │ │ │ └─MetaGPT框架解读 │ 1-论文概述分析.mp4 │ 2-整体框架逻辑介绍.mp4 │ 3-项目环境配置.mp4 │ 4-基础解读，动作定义方式.mp4 │ 5-基础解读，角色定义.mp4 │ 6-单动作智能体实现方法.mp4 │ 7-多动作配置方法.mp4 │ 8-定时器任务环境配置.mp4 │ 9-定时器任务流程解读分析.mp4 │ ├─8-RAG检索架构分析与应用 │ 0-RAG要完成的任务解读.mp4 │ 1-RAG整体流程解读.mp4 │ 2-RAG整体流程解读.mp4 │ 3-召回优化策略分析.mp4 │ 4-召回改进方案解读.mp4 │ 5-评估工具RAGAS.mp4 │ 6-外接本地数据库工具.mp4 │ RAG.pdf │ RAG.png │ ├─9-斯坦福AI小镇架构与项目解读 │ 1-整体故事解读.mp4 │ 10-项目环境配置方法解读.mp4 │ 2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 │ 3-论文基本框架分析.mp4 │ 4-Agent的记忆信息.mp4 │ 5-感知与反思模块构建流程.mp4 │ 6-计划模块实现细节.mp4 │ 7-整体流程框架图.mp4 │ 8-感知模块解读.mp4 │ 9-思考模块解读.mp4 │ 斯坦福AI小镇.pdf │ 斯坦福AI小镇.png │ 斯坦福小镇论文.pdf │ ├─Action动作实例 │ 1-项目介绍与配置.mp4 │ 2-源码实现流程解读.mp4 │ 3-结果返回流程.mp4 │ ├─AutoGen部署应用RAG等实战 │ 1-API生成方法.mp4 │ 10-Ollama环境配置与安装.mp4 │ 11-Autogen接入本地模型.mp4 │ 2-GroupChat模块.mp4 │ 3-执行流程分析.mp4 │ 4-外接本地支持库配置方法.mp4 │ 5-加入RAG技能.mp4 │ 6-LMStudio本地下载部署模型.mp4 │ 7-调用本地模型方法与配置.mp4 │ 8-AutoGenStudio本地化部署流程.mp4 │ 9-本地化部署接入应用实例.mp4 │ ├─llama3相关 │ │ llama3.rar │ │ │ ├─llama3应用实战 │ │ 1-LLama3模型下载与配置安装.mp4 │ │ 2-环境相关配置解读.mp4 │ │ 3-工具调用流程拆解.mp4 │ │ 4-功能调用方法实例.mp4 │ │ 5-RAG环境配置搭建.mp4 │ │ 6-LLAMA3应用RAG搭建方法.mp4 │ │ 7-RAG基本流程分析.mp4 │ │ │ └─llama3微调量化部署一条龙 │ 1-Lora微调方法.mp4 │ 2-指令微调所需数据与模型下载.mp4 │ 3-llama3模型微调实例.mp4 │ 4-llama3微调后进行量化.mp4 │ 5-llama.cpp量化实例.mp4 │ 6-部署应用.mp4 │ ├─MOE多专家系统 │ 1-MOE概述分析.mp4 │ 2-MOE模块实现方法解读.mp4 │ 3-效果分析与总结.mp4 │ └─补充 └─llama3 llama3.rar
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