Z乎AI大模型应用开发实战训练营-第22期2026资源介绍:
封面
本课程从基础概念到项目落地再到部署调优都覆盖了。开篇先有个开学典礼，然后从提示工程讲起，一步步带你理解怎么让大模型更好地回答问题，接着就过渡到RAG，也就是检索增强生成，这是现在做企业知识库最常用的方案。课程里不光讲RAG的基本原理，还专门讲了多模态数据处理和RAG调优，后面直接拿一个企业RAG大赛冠军项目来练手，让你知道真实场景里怎么落地。另外还聊了有些场景下可以替代RAG的技术，以及LLM Wiki这类知识管理的东西，最后还有针对RAG相关的简历和面试辅导，帮你把学的东西变成求职的资本。
Agent这块也是重点。从Agent的基本概念讲起，包括怎么让它可控、怎么让它自主反思，再到自主规划和工具开发，还有能力优化和效果评估。课程里会带着做OpenManus开发实战，讲Harness Engineering，以及怎么搭建Hermes Agent的长期记忆和自进化能力，还有多Agent协作、主Agent调度这些进阶内容。同样，Agent相关的简历和面试辅导也有安排。
AI编程部分挺实用的。从入门到精通，讲大厂优秀工程师用AI Coding的最新方法和经验，还有大型软件项目的AI开发和AI重构，以及AI Coding中团队怎么重新分工、怎么协作。另外还涉及OpenClaw，教你搭建自己的私人助理。
多模态和视频AIGC也有涉及，从Agent构建到视频AIGC的前沿内容都点了出来。还有一节专门讲短剧视频逐帧换脸的显卡资源分配和排队系统，挺硬核的。
部署和性能优化这块也没落下。包括在华为昇腾显卡上部署DeepSeek V4模型并连通本地Claude Code，企业级AI部署从硬件选型到框架选择，AI服务的高并发原理和性能监控调优，还有SGLang的深度优化，讲Radix缓存和复杂任务的高吞吐处理。
整体来看，这个课程不是光讲理论，而是每个环节都配了实战，让你边学边做，最后能拿出像样的项目去面试或者用在公司里。
资源目录：
.
├── 录播课
│ ├── 01-Coze工作原理与应用实例.mp4
│ └── 02-Dify本地化部署和应用.mp4
├── 直播课
│ ├── 00-开学典礼.mp4
│ ├── 01-从提示工程到RAG：构建大模型的知识与交互基础.mp4
│ ├── 02-Agent：从可控性到自主反思.mp4
│ ├── 03-多模态前沿：从Agent构建到视频AIGC.mp4
│ ├── 04-AI大模型基本原理及API使用.mp4
│ ├── 05-AI编程-从入门到精通.mp4
│ ├── 06-OpenClaw-搭建你的私人助理.mp4
│ ├── 07-Embeddings和向量数据库.mp4
│ ├── 08-RAG技术与应用.mp4
│ ├── 09-RAG多模态数据处理.mp4
│ ├── 10-RAG调优.mp4
│ ├── 11-企业知识库（企业RAG大赛冠军项目）.mp4
│ ├── 12-部分场景中可以取代RAG的技术.mp4
│ ├── 13-LLM Wiki.mp4
│ ├── 14-RAG相关简历 面试问题辅导.mp4
│ ├── 15-大厂优秀工程师使用AI Coding 的最新方法与经验.mp4
│ ├── 16-大型软件项目的AI开发与AI重构.mp4
│ ├── 17-AI Coding 中的团队重新分工与新协作模式.mp4
│ ├── 18-在华为昇腾\20014显卡上部署DeepSeek V4 模型 并连通本地Claude Code.mp4
│ ├── 20-Agent的自主规划与工具开发.mp4
│ ├── 21-Agent的能力优化与效果评估.mp4
│ ├── 22-OpenManus开发实战.mp4
│ ├── 23-Harness Engineering.mp4
│ ├── 24-搭建Hermes Agent 中的长期记忆和自进化能力.mp4
│ ├── 25-实现Hermes中的多Agent协作、主Agent调度.mp4
│ ├── 26-Agent相关简历 面试问题辅导.mp4
│ ├── 27-企业级AI部署：从硬件选型到框架选择.mp4
│ ├── 28-AI服务核心：高并发原理与性能监控调优.mp4
│ ├── 29-SGLang 深度优化：Radix 缓存与复杂任务的极致吞吐.mp4
│ └── 30-短剧视频逐帧换脸的显卡资源分配及排队系统.mp4
└── 课件资料
├── 00-开班典礼
├── 01-从提示工程到RAG：构建大模型的知识与交互基础
├── 02-Agent：从可控性到自主反思
├── 03-多模态前沿：从Agent构建到视频AIGC
├── 04-AI大模型基本原理及API使用
├── 05-AI编程-从入门到精通
├── 06-OpenClaw-搭建你的私人助理
├── 07-Embeddings和向量数据库
├── 08-RAG技术与应用
├── 09-RAG多模态数据处理
├── 10-RAG高级技术与调优
├── 11-项目实战：企业知识库
├── 12-部分场景中可以取代RAG的技术
├── 13-知识库
├── 14-RAG相关面试辅导
├── 15-大厂优秀工程师使用AI Coding 的最新方法与经验
├── 16-大项目里的 AI：用特征测试做安全重构，用 GitHub 打通协作管线
├── 17-AI Coding 中的团队重新分工与新协作模式
├── 18-DeepSeekV4-昇腾部署与ClaudeCode
├── 19-Function Calling与MCP
├── 20-Agent的自主规划与工具开发
├── 21-Agent的能力优化与效果评估
├── 22-OpenManus开发实战
├── 23-Harness Engineering
├── 24-搭建Hermes Agent 中的长期记忆和自进化能力
├── 25-实现Hermes中的多Agent协作、主Agent调度
├── 26-Agent相关面试辅导
├── 27-企业级AI部署：从硬件选型到框架选择
├── 28-AI服务核心：高并发原理与性能监控调优
└── 29-SGLang 深度优化：Radix 缓存与复杂任务的极致吞吐
