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中培偉業企業IT內訓課程
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基于DeepSeek大模型的Agent技術應用開發實踐

2025-03-11 10:16:05 | 來源:企業IT培訓

一、培訓背景

在當今快速發展的信息技術時代,人工智能(AI)已成為推動社會進步和產業升級的關鍵力量。其中,Agent智能體作為AI領域的一個重要分支,正逐漸展現出其獨特的價值和廣泛的應用前景。因此,學習Agent智能體的開發不僅具有深遠的理論意義,更具有重要的實用價值。

Agent智能體是一種能夠自主決策、與環境進行交互并完成任務的軟件實體。它們能夠感知環境、理解用戶需求、制定并執行計劃,從而為用戶提供智能化的服務。隨著大數據、云計算和深度學習等技術的不斷發展,大模型Agent智能體已經能夠在眾多領域發揮重要作用,如智能家居、自動駕駛、智能客服、醫療輔助等。

學習Agent智能體的開發,首先可以幫助我們深入理解人工智能的基本原理和核心技術。通過掌握Agent智能體的設計、實現和優化方法,我們可以更全面地了解AI系統的構建過程,為未來的研究和開發工作打下堅實的基礎。

此外,學習Agent智能體開發還具有廣泛的實用價值。在智能家居領域,Agent智能體可以實現智能家居設備的自動化控制和智能化管理,提高家庭生活的便捷性和舒適性。在自動駕駛領域,Agent智能體可以感知車輛周圍的環境,制定并執行駕駛策略,從而確保行車安全和效率。在智能客服領域,Agent智能體可以自動處理用戶咨詢和投訴,提高客戶滿意度和服務效率。在醫療輔助領域,Agent智能體可以協助醫生進行疾病診斷和治療方案制定,提高醫療服務的準確性和效率。

綜上所述,學習Agent智能體的開發不僅有助于我們深入理解人工智能的核心技術,還能夠為我們提供廣泛的實用價值和應用前景。

二、培訓對象

各類軟件企業和研發中心的程序員、軟件設計師、架構師, 項目經理,業務架構師,公司管理者。

本課程面向零基礎LLM應用開發者,不需要了解復雜數學算法,機器學習原理。建議具備基礎的Python知識,但即使你對 Python 不太熟悉,也完全沒有關系。課程主要閱讀講解部分案例代碼。

三、培訓收益

1、深入理解DeepSeek大模型與Agent技術的核心原理、架構及運作機制。

2、顯著提升工作效能,實現業務流程的自動化處理,大幅提升工作效率。

3、挖掘DeepSeek大模型與Agent技術在企業業務中的創新應用場景。

4、學會結合DeepSeek大模型與Agent技術進行分析與解決復雜問題。

5、促進團隊協作優化,推動行業技術交流,拓寬職業發展道路。

四、培訓信息

1)培訓方式:

培訓采用線下專家面授+同步直播的形式。所有課程均贈送學習教材、視頻回放、

答疑交流群、促學服務等,并提供結業證書。多維度精細化教學,滿足不同企業及學員的學習需求。

2)培訓班次:

2025年04月28-30日 北京

2025年10月23-25日 成都

五、培訓內容

培訓共計3天,每天6小時,具體日程安排如下:

內容 詳情
第一部分:大模型驅動的Agent智能體概述 1.智能體的定義與特點
2.智能體與傳統軟件的關系
3.智能體與LLM的關系
4.從ChatGPT到智能體
5.智能體的五種能力
6.記憶,規劃,工具,自主決策,推理
7.多智能體協作
8.企業級智能體應用與任務規劃
9.智能體開發
第二部分: 基于大模型的Agent技術框架 1.Agent的四大要素
2.Agent的規劃和決策能力
3.Agent的各種記憶機制
4.Agent的核心技能:調用工具
5.Agent的推理引擎:ReAct框架
6.何謂ReAct
7.用ReAct框架實現簡單Agent
8.基于ReAct框架的提示
9.構建ReAct Agent
第三部分: 基于LangChain構建智能體 1.何謂LangChain
2.LangChain中的六大模塊
3.LangChain和Agent開發
4.LangChain構建智能體的類型
5.LangChain構建工具
6.何謂LlamaIndex
7.說說LlamaIndex
8.LlamaIndex和基于RAG的AI開發
9.簡單的LlamaIndex開發示例
第四部分: 推理與行動的協同——通過LangChain中的ReAct框架實現 1.復習ReAct框架
2.LangChain中ReAct Agent 的實現
3.LangChain中的工具和工具包
4.create_react_agent創建鮮花定價Agent
5.深挖AgentExecutor的運行機制
6.在AgentExecutor中設置斷點
7.思考:模型決定搜索
8.行動:工具執行搜索
9.思考:模型決定計算
10.行動:工具執行計算
11.思考:模型完成任務  
第五部分: 計劃和執行的解耦-通過LangChain中的Plan-and-Execute實現 1.Plan-and-Solve策略的提出
2.LangChain中的Plan-and-Execute Agent
3.通過Plan-and-Execute Agent實現物流管理
4.為Agent定義一系列進行自動庫存調度的工具
5.創建Plan-and-Execute Agent并嘗試一個“不可能完成的任務”
6.完善請求,讓Agent完成任務
7.從單Agent到多Agent
第六部分: 多Agent 最佳實踐 1.智能體和多智能體 multi-agent systems
2.監督者:每個Agent與一個監督者Agent通信
3.自定義多Agent工作流:每個Agent只與其他Agent通信
4.Multi-Agent多角色協作      
5.SOP拆解    
6.角色扮演   
7.反饋迭代   
8.監督控制
9.workflow automation
10.企業工程化最佳實踐
第七部分: 基于多模態構建Agent 1.多模態技術原理講解
2.常用的多模態模型介紹、原理解析
3.多模態典型應用場景舉例,以及技術實現
4.多模態技術實戰
5.多模態需求輸入:圖像、語音、文本
6.語音輸入集成模塊
7.圖像輸入集成模塊
8.核心需求理解與多輪輸入整合模塊
9.語音輸入處理
10.利用多模態技術實現多模態智能聊天對話
基于多模態大模型的Agent開發
第八部分:分析國外智能體典型案例和商業應用 1.解讀斯坦福小鎮項目:生成式智能體典型案例
2.AutoGPT:通過自然語言的需求描述執行自動化任務
3.BabyAGI:根據任務結果自動創建,排序和執行新任務
4.MetaGPT:重塑生成式AI與軟件開發界面
5.AutoGen:下一代LLM應用的啟動器
6.ChatDev:重塑軟件開發的AI群體智能協作框架
7.Camel AI:引領自主與交流智能體的未來
第九部分: 基于Dify 本地化構建智能體 1.Dify:零基礎開發對話機器人
2.功能概述
3.基礎能力
4.插件
5.工作流
6.記憶庫
7.查詢天氣機器人的最終效果
8.創建你的第一個機器人
9.用自然語言優化輸出結果
10.用工作流優化輸出結果
11.綜合實戰:基于Dify的數據庫查詢實現
12.Dify本地化與Agent各終點發布(網頁嵌入、微信、API)
第十部分: 企業專屬領域的智能客服Agent 1.打造專屬領域的客服聊天機器人        
2.客服聊天機器人概述   
3.客服聊天機器人價值簡介        
4.客服聊天機器人研發工具        
5.AI課程客服聊天機器人總體架構       
6.前端功能設計    
7.后端功能設計    
8.AI課程客服聊天機器人應用實例
第十一部分: LangChain整合DeepSeek構建知識圖譜 1.Neo4j基礎概念:Node、Relationship、Property
2.使用 Cypher 查詢語言進行數據建模、插入和查詢。
3.網絡配置文件(config)的基本結構和參數分析
4.基于config指定數據清洗與標準化格式
5.基于本地大模型的結構化分析實現
6.LangChain 自動生成并優化 Cypher 查詢
7.LangServe發布圖譜服務器
第十二部分: Manus快速上手與辦公賦能 1.Manus產品架構解析:云端智能體、多工具調用、任務分解與自主執行
2.Manus在職場的應用:文檔智能處理、任務自動化、代碼編寫與調試
3.Manus實操訓練:任務自動化演練、網頁數據采集、代碼執行挑戰
4.Manus辦公賦能:會議紀要自動總結、
5.Manus 辦公賦能:郵件自動分類與回復
6.Manus 辦公賦能:PPT生成對比
第十三部分: Manus 數據分析智能化 1.跨平臺AI協同:DeepSeek+Manus組合優化內容生產
2.跨平臺AI協同:任務自動化與知識檢索結合
3.Manus在數據分析中的應用:銷售數據分析、市場調研報告
4.高級AI數據分析演練:實時數據抓取與分析、A/B測試優化
5.智能體如何重塑工作模式:AI從輔助工具到自主執行體的演變
6.Agent 私有化、數據安全與企業適配性問題

六、專家講師

劉老師 AI 技術領域資深專家

西安郵電大學計算機科學與技術專業。擁有著20多年軟件研發與企業培訓經驗,對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究,精通機器學習、深度學習、大模型技術。他的專業素養和教學能力備受學員贊譽,是眾多技術愛好者心中的楷模。

AI深度學習方法:Scikit-Learn,Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、Yolo、OpenCV 熟悉主流機器學習算法、各種神經網絡結構和圖形圖像識別技術。

LLM大模型方向: DeekSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微調、DeepSpeek分布式訓練、MindFormers生態、MoE混合專家模型。能根據客戶的需求實現定制化的模型私有化部署、微調、對齊、量化。并對LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源碼級的理解。

劉老師 國內頂尖AI專家

最近幾年帶隊完成了數十個AI項目,內容不僅包括深度學習、機器學習、數據挖掘等具體技術要點,也包括AI的整體發展、現狀、應用、商業價值、未來方向等,涵蓋內容非常豐富。完成多個深度學習實踐項目,廣泛應用于醫療、交通、銀行、電信等多個領域。從2020年推出的多門課程《AI大模型賦能行業應用與解決方案》《AI大模型輔助軟件研發管理與效能提升》和《AI大模型技術及開發應用實踐》更是廣受歡迎,已經為幾十家企業培訓,作為一名AI技術專家,對人工智能的理解深入透徹。他不僅精通AI的編程技術,還熟悉各種AI工具的使用,尤其在AI行業應用更是有著獨特的見解和實踐經驗;自從2023年以來幫助多家研發中心做AI輔助開發效能提升咨詢服務。同時也是微軟人工智能認證工程師,阿里云AI人工智能訓練師。在人工智能領域的深耕和創新,也得到了出版社的青睞,計劃出版自己的著作。也在多家技術大會做AI技術講座。

張老師 人工智能實戰導師

大數據資深專家、云計算架構師,數據挖掘、數據分析工程師,曾作為多家大型知名企業首席架構,負責PaaS平臺研發;主要研究方向包括大數據、云計算、移動開發、互聯網營銷、電子商務、項目管理等。IT從業二十余年,具有多年授課經驗,秉承理論與實踐相結合,在學習中實踐,在實踐中學習,積累了豐富的理論與實踐經驗,并且樂于將自己的經驗分享。發現并集成整合社會資源,為企業節省資源并創造價值,達到為合作伙伴創收的目的。曾為多家國內知名企業提供培訓與咨詢,擁有大數據、大流量、高并發、分布式的大型網站架構和設計經驗。曾主導過多個私有云建設項目,早些年也主導過ERP、CMS等軟件項目,這些項目中包含多個數百萬、上千萬的大型項目。

七、相關證書

參加培訓并通過考試的學員,由中國信息化培訓中心頒發《人工智能高級工程師》職業技能培訓證書,此證書不僅是對學員學習成果的高度認可,更是學員在AI技術領域專業能力的有力證明,為學員的職業發展增添重要砝碼。

標簽: DeepSeek大模型
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