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【B站强推】拿下Agent开发30K offer，需要达到的强度！-AI应用开发、AI大模型、MCP、RAG、langchain

2.6万

55

2026-08-26 16:12:11

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跟着迪哥学AI 发消息

唐宇迪，同济硕士、华理博士，人工智能讲师，工程师，9年AI培训，授课经验。

拿下Agent开发30K offer，需要达到的强度！

01:53

Agent的记忆信息

07:27

Agent需要具备的基本能力

08:20

Agent要解决的问题分析

09:06

Agent要完成的任务和业务逻辑定义

10:13

API相关配置完成

06:52

DEMO演示与整体架构分析

16:04

GPTS分析一波

08:37

GPTS任务流程概述分析

10:08

GPT中加入外部API调用方法

09:05

langchain框架解读

09:19

LLAMA与LORA介绍

12:21

LLM落地微调分析

14:01

LORA模型实现细节

16:47

LORA微调的核心思想

09:14

MOE概述分析

06:30

MOE模块实现方法解读

08:43

RAG要完成的任务解读

07:13

RAG整体流程解读

08:08

大模型如何做下游任务

10:17

单动作智能体实现方法

05:24

调用API的控制方式

06:17

定时器任务环境配置

06:34

定时器任务流程解读分析

10:09

多动作配置方法

04:45

多智能体定义分析

06:03

感知模块解读

05:13

感知与反思模块构建流程

07:03

后端GPT项目部署启动

12:28

基本Agent的组成

10:02

基本API调用方法

10:26

基础解读-动作定义方式

06:10

基础解读-角色定义

04:54

计划模块实现细节

07:41

检索得到重要的URL

06:38

接入外部API的方法与流程

10:56

经典任务分析

08:32

课程介绍

09:07

框架的作用和能解决的问题

09:05

论文概述分析

08:01

论文基本框架分析

12:01

评估工具RAGAS

09:02

前端助手API与流程图配置

13:43

数据切块方法

09:38

数据文档切分操作

10:26

思考模块解读

04:34

提示工程的作用

14:47

外接本地数据库工具

03:11

完成指令与脚本并生成

09:53

问题拆解与执行流程

14:44

项目环境配置

11:39

项目环境配置方法解读

07:37

项目数据解读

09:43

效果分析与总结

09:21

效果演示与总结分析

10:18

训练流程演示

12:01

样本索引与向量构建

10:03

要解决的问题和整体框架分析

08:31

与大模型的关系分析

06:39

源码调用DEBUG解读

10:25

召回改进方案解读

09:13

召回优化策略分析

08:11

整体故事解读

06:28

整体框架逻辑介绍

10:48

整体流程框架图

05:31

整体总结分析

04:13

指令提示构建

05:04

子问题生成总结结果

08:38

总结与结果输出

04:14

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