首页

投稿

【2026最新】全B站最详细AI Agent开发教程，手把手教你搭建企业级Agent智能体！从入门到实战，学完即就业，带你玩转AI Agent！

857

0

2026-04-20 18:17:39

【2026最新】全B站最详细AI Agent开发教程，手把手教你搭建企业级Agent智能体！从入门到实战，学完即就业，带你玩转AI Agent！

AI产品经理学习路线发消息

带你玩转大模型，有趣又实用的知识分享~籽料去公众号【大模型知识分享】领取！

计算机专业转行AI Agent开发工程师

00:51

01.迎接AGI时代

18:35

02.怎样学好这门课

08:10

03.什么是AI？

18:59

04.大模型落地情况综述

19:43

05.大模型是怎样工作的？

27:29

06.用好AI的核心心法

28:13

1、前言（RAG技术与应用）

06:36

2、RAG的核心原理与流程

08:13

3、NativeRAG

07:23

4、NotebookLM的使用

10:14

5、Embedding模型选择

28:53

6、CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索

45:30

7、RAG常见问题-一如何提升RAG质量

37:30

8、RAG技术树

04:20

9、RAFT方法

21:11

10、CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索

30:31

11、GraphRAG

39:57

12、搭建RAG--使用Qwen-Agent

48:18

1.课程目标

01:29

2.AI Agent是什么

08:55

3.AI Agent框架对比

06:16

4.什么是Agent

04:33

5.打造Best Practice

05:42

6.智能体分类（反应式 Reactive）

02:56

7.案例一：私募基金运作指引问答助手

26:56

8.智能体分类（深思熟虑 Deliberative）

04:50

9.案例二：智能投研助手(步骤)

53:51

10.智能体分类（混合Hybrid）

01:43

11.案例三：投顾AI助手(处理流程)

34:13

01 基础入门

24:59

02 conversational agents，ReAct、agent_scratchpad 历史过程信息维护

28:28

03 LangGraph 基本概念

23:51

04 LangGraph构建复杂RAG workflow

23:47

05 LangChain、LangGraph 结构化输出

23:12

06 基于LangGraph 实现 Reflexion Agent

22:45

LangGraph实战-00开篇

06:56

LangGraph实战-01入门和组件

16:39

LangGraph实战-02构筑有记忆可恢复的智能体

26:57

LangGraph实战-03人机协作与时间旅行

30:41

LangGraph实战-04构筑多智能体的协作系统

14:59

LangGraph实战-05生产环境

15:06

什么是大模型的量化与蒸馏？

15:03

蒸馏&微调大模型实战（上）-高质量数据集的准备

24:44

蒸馏&微调大模型实战（下）-微调实战

21:04

1.RAG技术原理与RAGFlow项目实操（已处理，无三连）

19:30

1.RAG技术原理与RAGFlow项目实操

19:39

2.Naive RAG与langchain实践

12:40

3.高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE

17:05

4.高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde

14:22

5.模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式

11:33

6.模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc

17:53

7.RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens

21:59

8.RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景

15:49

9.知识图谱：RDF,RDFS,OWL，知识图谱架构,实

23:14

10.GraphRAG（一）：原理，部署使用，GraphR

22:45

11.GraphRAG（二）：索引原理，Leiden算法，

26:57

12.GraphRAG（三）：全局查询，局部查询，drif

13:17

13.LightRAG（一）：原理，实体与关系提取，双层检

21:26

14.LightRAG（二）：示例代码，参数解读，grap

14:24

15.LightRAG（三）：Neo4j使用，API Se

17:31

2. 模型量化二：训练后动态量化

05:27

3. 模型量化三：训练后静态量化

05:31

4. 模型量化四：量化感知训练

02:56

5. 模型量化五：LLM.int8() Bitsandbytes HuggingFace 默认大模型量化方法

06:04

6. 模型量化六：QLoRA 4bit 量化 NormalFloat4 量化

09:05

9.171. 模型量化一：模型量化基础对称量化非对称量化量化计算

09:44

顶部