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2026-08-18 13:59:59

【视频配套籽料、学习路线、GitHub项目、实战案例集、电子书+问题解答请看 ”置顶平论” 自取哦】本套教程从零开始讲解，手把手教学，包含Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念、RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署无论是新手小白，还是有一定编码经验的选手，皆可学习如果视频对你有用的话请一键三连【长按点赞】支持一下UP哦，拜托，这对我真的很重要！

智能体开发

AI-Agent开发发消息

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【2026最新AI Agent开发零基础系统教程】

04:25

01-什么是AI大模型开发

10:29

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-Agent概念及多智能体协作

17:17

15-实战案例：销售数据收集与分析

21:09

16-Agent多行业落地场景分享

12:01

17-章节介绍

03:03

18-IM多平台智能客服方案概述

16:50

19-实战：企业微信-雪茄通智能客服（RAG）

16:09

20-实战：飞书-高考志愿填报智能客服

20:18

21-使用CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供

39:36

22-技术研究员智能体案例，Agent支持调用外部工具，CrewAI+

20:39

23-健康档案助手智能体案例

33:01

24-多个Agent协作完成高效软件编码，CrewAI+FastAPI

13:23

25-让任务以JSON数据格式并最终任务以JSON格式输出，CrewA

15:50

26-在任务执行中做HumanFeedback(人类反馈)，CrewA

08:16

27-快速搭建AI Agent工作流，硬核干货源码共享，CrewAI中Pipelines功能实操、源

31:42

28-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

26:49

29-RAG检索增强生成介绍

20:21

30-RAG系统构建案例分析

14:24

31-文档分割

22:53

32-文本向量化

20:32

33-向量数据库及原生RAG项目实战

33:44

34-倒排索引和KNN

16:05

35-ANN近似最近邻搜索和聚类索引

14:16

36-PQ乘积量化

19:41

37-为什么需要RAG

12:08

38-RAG的基本流程：为什么说上手RAG只要一星期

27:02

39-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

40-RAG的评估方法：没有评估，就没法优化

12:03

41-项目经理视角的RAG：需求评估要细，技术迭代要快

10:33

42-什么是提示工程(PromptEngineering)

23:54

43-Prompt 的典型构成

52:26

44-进阶技巧

13:53

45-防止 Prompt 攻击

06:29

46-内容审核：Moderation APl

01:54

47-OpenAIAPI的几个重要参数

08:26

48-用 GPTs 帮我们写 prompt

06:50

49-课程总结

20:55

50-langchain学习指南

00:50

51-LangChain - 介绍

04:52

52-LangChain - 万物从 create_agent 开始

24:01

53-LangChain - 细节1：模型提供商的包名

07:04

54-LangChain - 细节2：模型参数设置

03:46

55-LangChain - 一个企业Agent的完整流程

28:16

56-LangChain - Agent：模型配置

09:12

57-LangChain - Agent：动态模型选择

15:42

58-LangChain - Agent：工具细节

21:14

59-LangChain - Agent：核心组件小结

07:05

60-LangChain - Agent：如何学习官方文档

04:41

61-小问题

02:04

62-LangChain - agent基本组件复习

08:00

63-工具练习：整合数据库工具，写一个自己的SQL智能体

09:39

64-LangGraph实战-00开篇

06:56

65-LangGraph实战-01入门和组件

16:39

66-LangGraph实战-02构筑有记忆可恢复的智能体

26:57

67-LangGraph实战-03人机协作与时间旅行

30:41

68-LangGraph实战-04构筑多智能体的协作系统

14:59

69-LangGraph实战-05生产环境

15:06

70-Langchain终极实战-AI辅助投资工具

16:35

71-什么是Fine-tuning

10:14

72-什么情况下确实需要Fine-tuning

15:48

73-Finetuning的具体用法

14:17

74-轻量化微调

20:07

75-低秩适应微调（LoRA）

28:53

76-模型选择与数据需求

15:33

77-评估微调后的模型能力

22:17

78-实操的具体步骤

08:54

79-AI搜索项目实战（上）

02:20:18

80-AI搜索项目实战（下）

02:41:51

81-项目实战：RAG企业知识库(上)

02:48:26

82-项目实战：RAG企业知识库(下)

02:50:19

83-智能招聘面试模拟系统（上）

02:38:38

84-智能招聘面试模拟系统（下）

03:13:22

85-Ollama+AnythingLLM 安装部署使用教程

18:23

86-Dify+Ollama+Docker 安装部署实操指南

18:26

87-DeepSeek+向量模型的使用和选择

14:28

88-Xinference 本地模型加载

13:54

89-deepagent基础介绍

18:27

90-deepagents上下文工程

20:42

91-deepagent基础agent搭建

21:41

92-虚拟文件空间与上下文管理

15:55

93-任务规划与中间件

24:43

94-子Agent系统

25:45

95-Skill

19:43

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