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大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。
智能体是能够感知环境并自主采取行动以实现特定目标的实体，可以是物理的（如机器人）或虚拟的（如软件程序）。它具备自主性、反应性、目标导向性和社会性等特征，能够通过感知、决策和行动在复杂环境中完成任务。智能体开发广泛应用于自动驾驶、智能家居、工业自动化、聊天机器人、推荐系统等领域，帮助实现高效、智能的解决方案。
●核心特征
自主性：能在无人干预下自主决策和行动
反应性：能感知环境变化并实时响应
目标导向性：为实现特定目标而行动
社会性：能与其他智能体交互和协作●类型
简单反射型：基于当前感知直接行动
基于模型型：通过内部模型理解环境
目标驱动型：为实现目标制定计划
效用驱动型：根据效用函数选择最优行动
学习型：通过经验改进性能●应用领域
机器人：如工业机器人、服务机器人
软件代理：如聊天机器人、推荐系统
自动驾驶：如自动驾驶汽车、无人机
智能家居：如智能音箱、智能家电
内容涵盖了智能体的构建流程与技术要点、大语言模型的原理及优化应用、开源模型的本地化部署以及如何通过先进的优化手段提升模型性能。采取理论讲解与实战操作相结合的方式，将通过大量实操演练，深入理解并掌握各项技能，从而在科研工作中更高效、智能地应用大语言模型和智能体技术。
无论您是正在从事人工智能相关研究的科研人员，还是有意提升技术能力的高校教师和行业专家，这门教程都将帮助您把握人工智能技术的最新动态，推动您的研究与实践走在科技前沿。加入我们，一起探索大语言模型和智能体技术的无限潜力，开创更加智能化的未来！
【收获】：
1.掌握智能体开发全流程与技术核心，系统学习智能体构建方法、工具链与应用策略，拓展AI在科研与产业中的创新场景。
2.深入理解大语言模型（LLM）底层原理与前沿发展，包括Transformer、GPT-4o多模态架构，同步追踪AI Agent技术的最新动态与行业趋势。
3.精通大语言模型本地化部署与优化，从开源模型选型、私有化部署到RAG、微调、量化技术的实战应用，全面提升模型性能与私有数据安全性。
4.学会从零构建大语言模型，掌握数据集构建、模型训练、参数调优及性能评估全流程，夯实算法开发与工程实践能力。
第一章 智能体(Agent)入门
1、智能体（Agent）概述（什么是智能体？智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：Google Data Science Agent等）
2、智能体（Agent）与大语言模型（LLM）的关系
3、智能体（Agent）的五种能力（记忆、规划、工具、自主决策、推理）
4、多智能体（Multi-Agent）协作
5、智能体（Agent）构建的基本步骤
6、案例演示与实操练习
第二章 基于字节Coze 构建智能体(Agent)
1、Coze平台概述
2、从0到1搭建第一个智能体（Agent）
3、智能体（Agent）基础设置（多Agent模式、对话流模式、LLM模型设置、提示词撰写等）
4、为智能体（Agent）添加技能（插件、工作流、触发器、卡片等）
5、为智能体（Agent）添加知识（知识库介绍、添加知识库、知识库检索与召回等）
6、为智能体（Agent）添加记忆（创建和使用变量、数据库、长期记忆的开启、修改和删除等）
7、提升智能体（Agent）的对话体验（设置开场白、快捷指令等）
8、智能体（Agent）的预览、调试与发布
9、案例演示与实操练习
第三章 基于其他平台构建智能体（Agent）
1、基于百度平台构建智能体
2、基于智谱清言平台构建智能体
3、基于通义千问平台构建智能体
4、基于豆包平台构建智能体
5、案例演示与实操练习
第四章 国内外智能体(Agent)经典案例
1、斯坦福小镇：生成式智能体（Generative Agents）
2、ByteDance Research推出的论文检索智能体
3、Google Data Science Agent
4、AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务
5、OpenAI推出的首个智能体(Agent)：Operator
6、案例演示与实操练习
第五章 大语言模型应用开发框架LangChain入门
1、LangChain平台概述（LangChain框架的核心功能与特点）
2、LangChain安装与使用
3、LangChain的核心组件：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）
4、案例演示与实操练习
第六章 基于LangChain的大模型API接入
1、在LangChain 中使用OpenAI大语言模型
2、在LangChain 中使用文心一言大语言模型
3、在LangChain 中使用DeepSeek大语言模型
4、在LangChain 中使用智谱清言大语言模型
5、在LangChain 中使用本地开源大语言模型
6、案例演示与实操练习
第七章 基于LangChain的智能体(Agent)开发
1、使用LangChain构建Agent的使用流程
2、LangChain的配置与管理
3、LangChain提示词模板（PromptTemplate）的创建与调用
4、利用LLMRequestsChain类实现从互联网获取信息（查询天气等）
5、LangChain链式请求的创建与调用
6、LangChain让AI记住你说过的话
7、案例演示与实操练习
第八章 开源大语言模型及本地部署
1、开源大语言模型简介（开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比）
2、开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等）下载与使用
3、使用Docker部署开源大语言模型（Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型）
4、使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统（Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI）
5、案例演示与实操练习
第九章 从0到1搭建第一个大语言模型
1、数据集构建（数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式，如：CSV、JSON、TXT等）
2、大语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型）
3、大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）
4、大语言模型的优化（常见训练参数，如：学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能）
5、大语言模型的推理（模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程）
6、大语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理）
7、案例演示与实操练习
第十章 大语言模型优化
1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）
2、向量数据库简介与向量检索技术详解（使用向量数据库进行快速检索）
3、文本嵌入（Text Embedding）技术概述（常用的文本嵌入模型、使用GPT API）
4、基于RAG的问答系统设计
5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）
6、微调一个预训练的GPT模型
7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）
8、案例演示与实操练习
第十一章 总结与答疑讨论
1、总结（关键知识点回顾）
2、答疑与讨论
3、相关学习资料分享
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