AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战

├─mksz925-AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战
├─第14章 Agents深入：部署优化与云平台使用
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├─第12章 Agents实战：单Agent实现自定义BOT
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├─第10章 LCEL：组件化开发的新范式
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├─第8章 PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践
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├─第6章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的“粘合剂”
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├─第4章 AI应用开发应知必会的那些事
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├─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
├─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
│ ├─2-2 智能革命爆发：从梦想到现实.mp4
│ ├─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
│ ├─2-4 风口以至-机遇与挑战：AI 淘汰的是不会使用AI的人.mp4
│ ├─2-5 新手必知：扫清学习障碍.mp4
│ ├─2-6 本章小结.mp4
├─第3章 大模型：智能体的超级大脑
│ ├─3-1 本章介绍.mp4
│ ├─3-2 带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生.mp4
│ ├─3-3 全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）.mp4
│ ├─3-4 开源VS闭源：你该如何选择.mp4
│ ├─3-5 大模型的短板与解决方案.mp4
│ ├─3-6 练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）.mp4
│ ├─3-7 本章小结.mp4
├─第5章 DeepSeek：国产之光
│ ├─5-1 本章介绍.mp4
│ ├─5-2 DeepSeek为什么火了？.mp4
│ ├─5-3 推理大模型做对了什么？DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别.mp4
│ ├─5-4 DeepSeek 提示词模板与注意.mp4
│ ├─5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令.mp4
│ ├─5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式.mp4
│ ├─5-8 DS云端部署：按需付费更加灵活.mp4
│ ├─5-9 DS云端API：个人用户最佳选择.mp4
│ ├─5-10 本章小结.mp4
├─第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异
│ ├─7-1 本章介绍.mp4
│ ├─7-2 LangChain核心组件：LLMs与ChatModels.mp4
│ ├─7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型.mp4
│ ├─7-4 tokens与上下文交互窗口.mp4
│ ├─7-5 模型异常处理与缓存机制.mp4
│ ├─7-6 如何配合本地大模型？模型Token usage的花费？.mp4
│ ├─7-7 大模型的Tool Call工具调用能力：先进大模型的标配.mp4
│ ├─7-8 练一练：使用某个大模型来驱动事件.mp4
├─第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术
│ ├─9-1 本章介绍.mp4
│ ├─9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览.mp4
│ ├─9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）.mp4
│ ├─9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）.mp4
│ ├─9-5 LLM应用容错机制.mp4
│ ├─9-6 如何自定义解析器？.mp4
│ ├─9-7 本章总结.mp4
├─第11章 RAG：知识增强型AI系统
│ ├─11-1 本章介绍.mp4
│ ├─11-2 RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？.mp4
│ ├─11-3 知识（数据）预处理：让文档变得AI友好.mp4
│ ├─11-4 常见的Loader 加载器：PDF+多模态图文PDF.mp4
│ ├─11-5 常见的Loader 加载器：解析网页+CVS+ Excel.mp4
│ ├─11-6 文档切分：为什么以及如何切.mp4
│ ├─11-8 向量艺术：嵌入模型.mp4
│ ├─11-9 向量艺术：langChain的嵌入实现.mp4
│ ├─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
│ ├─11-13 向量艺术：检索器概念.mp4
│ ├─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
│ ├─11-15 查询重写：如何处理非结构化数据？.mp4
│ ├─11-16 查询重构：如何处理结构化数据？.mp4
│ ├─11-18 检索调优：让RAG系统更快更准.mp4
│ ├─11-19 检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数.mp4
│ ├─11-20 未来可期：RAG技术的进化之路.mp4
│ ├─11-21 动一动：ChatDoc -- 又一个简单的文档检索小助手.mp4
│ ├─11-22 本章总结.mp4
├─第13章 Agents深入：多Agents工作流的实现
│ ├─13-1 本章介绍.mp4
│ ├─13-2 为什么选择多智能体架构？.mp4
│ ├─13-3 常见的多智能体架构.mp4
│ ├─13-4 LangGraph讲解.mp4
│ ├─13-5 LangGraph 核心组件：节点与可控制性.mp4
│ ├─13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph.mp4
│ ├─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
│ ├─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
│ ├─13-9 LangGraph 核心组件：持久化与记忆.mp4
│ ├─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
│ ├─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
│ ├─13-12 LangGraph 核心组件：人机交互.mp4
│ ├─13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用.mp4
│ ├─13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态.mp4
│ ├─13-16 LangGraph 核心组件：时光旅行.mp4
│ ├─13-17 LangGraph 核心组件：流式输出.mp4
│ ├─13-18 LangGraph 核心组件：工具调用.mp4
│ ├─13-19 小实战：基于LangGraph 构建代码助手.mp4
│ ├─13-20 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手.mp4
│ ├─13-21 大实战：小浪助手（多智能体版）.mp4
│ ├─13-22 本章小结.mp4
├─第15章 CrewAI 又一款主流的Agents开发框架
│ ├─15-1 本章介绍.mp4
│ ├─15-2 什么是CrewAI.mp4
│ ├─15-3 CrewAI安装与第一个示例.mp4
│ ├─15-4 CrewAI 核心组件讲解.mp4
│ ├─15-5 CrewAI 核心组件：Agents.mp4
│ ├─15-6 CrewAI 核心组件：Task.mp4
│ ├─15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow.mp4
│ ├─15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆.mp4
│ ├─15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手.mp4
│ ├─15-10 基于CrewAI 的营销策略大师.mp4
│ ├─15-11 本章小结.mp4
├─第16章 课程总结
│ ├─16-1 课程回顾.mp4
│ ├─16-2 课程总结与展望.mp4
├─课件ppt
│ ├─ppt1.pdf
│ ├─ppt4.pdf
│ ├─ppt5.pdf
│ ├─ppt6.pdf
│ ├─ppt7.pdf
│ ├─ppt8.pdf
│ ├─ppt9.pdf
└─声音克隆
│ ├─CosyVoice-0824.rar
│ ├─cosyvoice.7z
│ ├─CosyVoice
│ │ ├─CosyVoice.rar
│ │ ├─spk2info.pt
│ └─工坊
│ │ ├─AI配音
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│ │ │ ├─AIDub1.11.2.exe
│ │ │ ├─AIDub1.12.0.exe
│ │ ├─TTS
│ │ │ ├─TTS2.16.1.exe
│ │ │ ├─TTS2.17.0.exe
│ │ ├─有声读物
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│ │ └─整合包
│ │ │ ├─GPT-SoVITS-TTS.rar
│ │ │ ├─GPT_SoVITS-V2 TTS升级包.zip