AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战

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〖课程目录〗:
AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战
├──第10章 LCEL：组件化开发的新范式  
|   ├──10-1 本章介绍.mp4  4.58M
|   ├──10-10 链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值.mp4  4.07M
|   ├──10-11 链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置.mp4  16.05M
|   ├──10-12 链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）.mp4  59.29M
|   ├──10-13 链的高级应用：使用Redis构建长期记忆.mp4  34.03M
|   ├──10-14 链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链.mp4  41.82M
|   ├──10-15 本章总结.mp4  2.04M
|   ├──10-2 Runnable接口到底是什么？.mp4  14.85M
|   ├──10-3 LCEL是什么与使用场景.mp4  29.86M
|   ├──10-4 链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链.mp4  11.68M
|   ├──10-5 链的基本应用：链的流式调用.mp4  48.65M
|   ├──10-6 链的基本应用：并行运行多条链.mp4  23.71M
|   ├──10-7 从老版本的chain迁移到LCEL.mp4  25.64M
|   ├──10-8 链的高级应用：在链中使用函数.mp4  38.88M
|   └──10-9 链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数.mp4  17.97M
├──第11章 RAG：知识增强型AI系统  
|   ├──11-1 本章介绍.mp4  7.09M
|   ├──11-10 向量艺术：向量数据库基础.mp4  19.16M
|   ├──11-11 向量艺术：Langchain 的向量库实现.mp4  18.91M
|   ├──11-12 向量库实现：向量库的数据增加+删除+相似性搜索+ MMR+混合搜索.mp4  52.09M
|   ├──11-14 检索器在langChain中的实现（基本的检索器+语法搜索构建：BM25）.mp4  27.20M
|   ├──11-15 查询重写：如何处理非结构化数据？.mp4  21.45M
|   ├──11-16 查询重构：如何处理结构化数据？.mp4  39.33M
|   ├──11-17 检索策略大比拼：找到合适你的方案.mp4  7.99M
|   ├──11-18 检索调优：让RAG系统更快更准.mp4  17.44M
|   ├──11-19 检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数.mp4  68.15M
|   ├──11-2 RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？.mp4  49.17M
|   ├──11-20 未来可期：RAG技术的进化之路.mp4  26.39M
|   ├──11-21 动一动：ChatDoc -- 又一个简单的文档检索小助手.mp4  68.90M
|   ├──11-22 本章总结.mp4  2.17M
|   ├──11-3 知识（数据）预处理：让文档变得AI友好.mp4  10.03M
|   ├──11-4 常见的Loader 加载器：PDF+多模态图文PDF.mp4  31.52M
|   ├──11-5 常见的Loader 加载器：解析网页+CVS+ Excel.mp4  47.16M
|   ├──11-6 文档切分：为什么以及如何切.mp4  5.49M
|   ├──11-8 向量艺术：嵌入模型.mp4  5.93M
|   └──11-9 向量艺术：langChain的嵌入实现.mp4  39.29M
├──第12章 Agents实战：单Agent实现自定义BOT  
|   ├──12-1 本章介绍 (1).mp4  4.04M
|   ├──12-10 感情侦测实现.mp4  42.98M
|   ├──12-11 工具的设计.mp4  15.03M
|   ├──12-12 工具的设计实现.mp4  57.81M
|   ├──12-14 钉钉工具设计与实现.mp4  126.66M
|   ├──12-15 记忆系统设计实现.mp4  36.35M
|   ├──12-16 项目可观测性实现.mp4  37.78M
|   ├──12-17 容器化部署.mp4  68.12M
|   ├──12-2 小浪助手（单智能体）案例拆解.mp4  13.36M
|   ├──12-3 什么是单Agent？.mp4  18.46M
|   ├──12-4 使用LangChain 创建第一个Agent.mp4  13.94M
|   ├──12-5 小浪助手实战：开发环境搭建说明与实战流程.mp4  11.49M
|   ├──12-6 项目相关资源获取（环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API）.mp4  113.12M
|   ├──12-7 项目架构演示.mp4  36.04M
|   ├──12-8 项目架构搭建.mp4  91.57M
|   └──12-9 提示词模块设计.mp4  47.94M
├──第13章 Agents深入：多Agents工作流的实现  
|   ├──13-1 本章介绍.mp4  11.63M
|   ├──13-10 【实现】持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用.mp4  52.77M
|   ├──13-11 【实现】持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆.mp4  110.64M
|   ├──13-12 LangGraph 核心组件：人机交互.mp4  7.01M
|   ├──13-13 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据.mp4  34.25M
|   ├──13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用.mp4  37.08M
|   ├──13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态.mp4  11.92M
|   ├──13-16 LangGraph 核心组件：时光旅行.mp4  35.61M
|   ├──13-17 LangGraph 核心组件：流式输出.mp4  17.28M
|   ├──13-18 LangGraph 核心组件：工具调用.mp4  27.02M
|   ├──13-19 小实战：基于LangGraph 构建代码助手.mp4  71.68M
|   ├──13-2 为什么选择多智能体架构？.mp4  24.45M
|   ├──13-20 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手.mp4  33.60M
|   ├──13-21 大实战：小浪助手（多智能体版）.mp4  174.09M
|   ├──13-22 本章小结.mp4  3.71M
|   ├──13-4 LangGraph讲解.mp4  8.00M
|   ├──13-5 LangGraph 核心组件：节点与可控制性.mp4  8.02M
|   ├──13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph.mp4  31.19M
|   ├──13-7 【实现】节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环.mp4  40.53M
|   ├──13-8 【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce.mp4  42.15M
|   └──13-9 LangGraph 核心组件：持久化与记忆.mp4  13.36M
├──第14章 Agents深入：部署优化与云平台使用  
|   ├──14-1 本章介绍.mp4  3.99M
|   ├──14-10 如何在LangGraph cloud 上部署.mp4  10.59M
|   ├──14-11 本章小结.mp4  2.06M
|   ├──14-2 智能体常见的优化方式：计划和执行智能体架构优化方式.mp4  57.53M
|   ├──14-3 智能体常见的优化方式：基本反思智能体架构优化方式.mp4  37.89M
|   ├──14-4 智能体效果评估：模拟用户来评估智能体.mp4  29.35M
|   ├──14-5 智能体效果评估：使用LangSmith评估智能体.mp4  51.87M
|   ├──14-6 LangGraph云平台.mp4  10.23M
|   ├──14-7 如何使用LangGraph 服务器进行本地开发.mp4  44.39M
|   ├──14-8 如何使用模板快速启动项目.mp4  25.38M
|   └──14-9 LangGraph Studio UI.mp4  30.08M
├──第15章 CrewAI 又一款主流的Agents开发框架  
|   ├──15-1 本章介绍.mp4  6.61M
|   ├──15-10 基于CrewAI 的营销策略大师.mp4  107.38M
|   ├──15-11 本章小结.mp4  1.84M
|   ├──15-2 什么是CrewAI.mp4  13.55M
|   ├──15-3 CrewAI安装与第一个示例.mp4  20.47M
|   ├──15-4 CrewAI 核心组件讲解.mp4  10.31M
|   ├──15-5 CrewAI 核心组件：Agents.mp4  35.50M
|   ├──15-6 CrewAI 核心组件：Task.mp4  22.10M
|   ├──15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow.mp4  22.66M
|   ├──15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆.mp4  45.23M
|   └──15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手.mp4  34.37M
├──第16章 课程总结  
|   ├──16-1 课程回顾.mp4  27.99M
|   └──16-2 课程总结与展望.mp4  17.89M
├──第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑  
|   └──1-1 深入了解课程，少走弯路，必看！！！.mp4  36.02M
├──第2章 AI智能体：AI3.0时代最大的转型红利  
|   ├──2-1 本章介绍.mp4  2.40M
|   ├──2-2 智能革命爆发：从梦想到现实.mp4  36.89M
|   ├──2-3 智能体揭秘：为什么它是未来的核心？智能体到底是什么？.mp4  32.64M
|   ├──2-4 风口以至-机遇与挑战：AI 淘汰的是不会使用AI的人.mp4  46.22M
|   ├──2-5 新手必知：扫清学习障碍.mp4  10.28M
|   └──2-6 本章小结.mp4  846.89kb
├──第3章 大模型：智能体的超级大脑  
|   ├──3-1 本章介绍.mp4  3.02M
|   ├──3-2 带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生.mp4  23.91M
|   ├──3-3 全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）.mp4  21.70M
|   ├──3-4 开源VS闭源：你该如何选择.mp4  20.36M
|   ├──3-5 大模型的短板与解决方案.mp4  29.63M
|   ├──3-6 练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）.mp4  49.68M
|   └──3-7 本章小结.mp4  1.43M
├──第4章 AI应用开发应知必会的那些事  
|   ├──4-1 本章介绍.mp4  4.29M
|   ├──4-2 如何正确使用AI编程？.mp4  38.55M
|   ├──4-3 什么是提示词工程？AI对话的魔法咒语+常见思维流模式.mp4  33.45M
|   ├──4-4 如何正确的获取AI行业信息？.mp4  16.72M
|   ├──4-5 小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体.mp4  30.37M
|   └──4-6 本章总结.mp4  2.68M
├──第5章 DeepSeek：国产之光  
|   ├──5-1 本章介绍.mp4  8.27M
|   ├──5-10 本章小结.mp4  2.60M
|   ├──5-2 DeepSeek为什么火了？.mp4  33.48M
|   ├──5-3 推理大模型做对了什么？DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别.mp4  49.39M
|   ├──5-4 DeepSeek 提示词模板与注意.mp4  22.66M
|   ├──5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令.mp4  7.58M
|   ├──5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式.mp4  83.37M
|   ├──5-7 DS本地部署：本地私有化AI对话助手实现.mp4  80.48M
|   ├──5-8 DS云端部署：按需付费更加灵活.mp4  43.22M
|   └──5-9 DS云端API：个人用户最佳选择.mp4  68.01M
├──第6章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的“粘合剂”  
|   ├──6-1 本章介绍.mp4  3.54M
|   ├──6-2 langchain是什么以及发展过程.mp4  11.05M
|   ├──6-3 langchain能做什么和能力一览.mp4  29.34M
|   ├──6-4 langchain的优势与劣势分析.mp4  12.35M
|   ├──6-5 langchain使用环境的搭建.mp4  37.19M
|   ├──6-6 AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）.mp4  25.08M
|   ├──6-7 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块.mp4  35.60M
|   └──6-8 本章总结.mp4  3.13M
├──第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异  
|   ├──7-1 本章介绍.mp4  4.29M
|   ├──7-2 LangChain核心组件：LLMs与ChatModels.mp4  25.11M
|   ├──7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型.mp4  89.78M
|   ├──7-4 tokens与上下文交互窗口.mp4  33.36M
|   ├──7-5 模型异常处理与缓存机制.mp4  13.79M
|   ├──7-6 如何配合本地大模型？模型Token usage的花费？.mp4  32.60M
|   ├──7-7 大模型的Tool Call工具调用能力：先进大模型的标配.mp4  23.60M
|   └──7-8 练一练：使用某个大模型来驱动事件.mp4  3.08M
├──第8章 PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践  
|   ├──8-1 本章介绍.mp4  2.18M
|   ├──8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例.mp4  38.12M
|   ├──8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例.mp4  26.13M
|   ├──8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例.mp4  35.94M
|   ├──8-13 使用Partial实战部分格式化效果.mp4  10.33M
|   ├──8-14 langchain hub加载提示词管理.mp4  44.42M
|   ├──8-15 练一练：使用langchain hub加载提示词模板.mp4  2.24M
|   ├──8-16 本章总结.mp4  5.17M
|   ├──8-2 提示词：大模型工作的核心部件.mp4  10.12M
|   ├──8-3 prompts模板：大模型推理的关键.mp4  18.91M
|   ├──8-4 五种prompts模板实战：字符串模板应用.mp4  7.70M
|   ├──8-5 五种prompts模板实战：对话模板应用.mp4  10.44M
|   ├──8-6 五种prompts模板实战：消息占位符应用.mp4  6.57M
|   ├──8-7 五种prompts模板实战：使用Message组合模板.mp4  6.69M
|   ├──8-8 五种prompts模板实战：自定义模板应用.mp4  37.90M
|   └──8-9 Few Shot：提供推理质量的常见方式.mp4  41.65M
└──第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术  
|   ├──9-1 本章介绍.mp4  10.78M
|   ├──9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览.mp4  26.78M
|   ├──9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）.mp4  35.15M
|   ├──9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）.mp4  46.14M
|   ├──9-5 LLM应用容错机制.mp4  21.57M
|   ├──9-6 如何自定义解析器？.mp4  25.98M
|   └──9-7 本章总结.mp4  3.72M


                                                                                                 〖百度网盘下载地址〗:

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向楼主学习

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真是难得给力的帖子啊。

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楼主加油，我们都看好你哦。

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激动人心，无法言表！