rk0899-2025AI大模型爆火agent(打造专属的LLM智能体）【VIP】
——/2025AI大模型爆火agent(打造专属的LLM智能体）/
├──1-Agent架构解读与应用分析
| ├──1-Agent趋势.png276.87kb
| ├──1-Agent要解决的问题分析.mp416.39M
| ├──2-Agent流程.png106.89kb
| ├──2-Agent需要具备的基本能力.mp416.19M
| ├──3-Ageng包括组件.png62.84kb
| ├──3-与大模型的关系分析.mp414.12M
| ├──4-Agent组成.png307.00kb
| ├──4-多智能体定义分析.mp413.26M
| ├──5-多模态.png148.61kb
| ├──5-框架的作用和能解决的问题.mp420.32M
| ├──6-多角色组成.png122.24kb
| ├──6-整体总结分析.mp49.79M
| ├──7-Agent游戏.png298.63kb
| ├──7-GPTS分析一波.mp424.34M
| ├──8-多智能体.png149.10kb
| ├──8-经典任务分析.mp421.12M
| ├──9-多智能体2.png84.73kb
| ├──Agent.png100.09kb
| ├──Agent思维导图.pdf78.27kb
| └──课程介绍.mp4110.72M
├──10-langchain工具实例
| ├──1-langchain框架解读.mp415.87M
| ├──2-基本API调用方法.mp432.59M
| ├──3-数据文档切分操作.mp429.30M
| ├──4-样本索引与向量构建.mp435.13M
| ├──5-数据切块方法.mp432.15M
| └──基本使用.rar12.29M
├──11-LLM与LORA微调策略解读
| ├──1-大模型如何做下游任务.mp423.10M
| ├──2-LLM落地微调分析.mp428.27M
| ├──3-LLAMA与Lora介绍.mp422.19M
| ├──4-Lora与微调的核心思想.mp416.97M
| ├──5-Lora模型实现细节.mp430.26M
| └──大模型.pdf1.37M
├──12-LLM下游任务训练自己模型实战
| ├──1-提示工程的作用.mp432.02M
| ├──2-项目数据解读.mp433.13M
| ├──3-源码调用debug解读.mp429.31M
| ├──4-训练流程演示.mp436.44M
| ├──5-效果演示与总结分析.mp425.65M
| └──Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip44.74M
├──13-OPENAI-LLM模型优化总结
| ├──1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题.mp416.26M
| ├──11.png812.80kb
| ├──12.png382.54kb
| ├──13.png167.09kb
| ├──14.webp9.20kb
| ├──15.png376.70kb
| ├──16.png306.60kb
| ├──2-RAG实践策略.mp413.52M
| ├──2.png205.76kb
| ├──3-微调要解决的问题.mp412.21M
| ├──3.png274.72kb
| ├──4.png394.96kb
| ├──6.png248.28kb
| ├──7.png201.78kb
| ├──8.png387.47kb
| └──9.png128.31kb
├──2-新增GPTS打造Agent实战
| ├──1-GPTS任务流程概述分析.mp439.00M
| ├──2-调用API的控制方式.mp417.15M
| ├──3-API相关配置完成.mp423.28M
| ├──4-完成指令与脚本并生成.mp439.52M
| ├──API复制这个不要改.docx12.86kb
| ├──GPTS例子.docx12.42kb
| ├──短视频脚本.docx11.41kb
| ├──广告文案.docx12.60kb
| ├──文章翻译.docx12.52kb
| ├──语聚AI指定(只改动作即可).docx10.45kb
| └──组会不用愁.txt1.50kb
├──3-Agent打造专属客服
| ├──1-Demo演示与整体架构分析.mp449.59M
| ├──2-后端GPT项目部署启动.mp441.39M
| ├──3-前端助手API与流程图配置.mp445.90M
| ├──4-接入外部API的方法与流程.mp433.60M
| ├──5-引入API的方法解读.mp438.00M
| ├──6-指令提示构建.mp420.19M
| └──Agent客服.rar5.16M
├──4，5-autogen与部署模块
| ├──AutogenStudio部署
| | ├──index.html1.28kb
| | ├──style.css0.78kb
| | ├──write.json4.27kb
| | └──代码地址.txt0.04kb
| ├──1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp422.50M
| ├──2-动作API配置方法.mp421.71M
| ├──3-国内常用API配置方法.mp419.05M
| ├──4-API接口在线测试.mp416.95M
| ├──5-工作流配置.mp422.90M
| ├──6-执行流程与结果.mp422.69M
| ├──7-Ollama环境配置与安装.mp418.75M
| ├──8-autogen接入本地模型.mp425.65M
| ├──rag_skill.rar48.36kb
| └──Skill.py22.07kb
├──6，7-metagpt
| ├──MetaGPT框架解读
| | ├──1-论文概述分析.mp430.63M
| | ├──2-整体框架逻辑介绍.mp442.85M
| | ├──3-项目环境配置.mp449.85M
| | ├──4-基础解读，动作定义方式.mp412.34M
| | ├──5-基础解读，角色定义.mp410.28M
| | ├──6-单动作智能体实现方法.mp415.85M
| | ├──7-多动作配置方法.mp414.43M
| | ├──8-定时器任务环境配置.mp429.24M
| | └──9-定时器任务流程解读分析.mp435.36M
| ├──MetaGPT应用实战
| | ├──0-基本Agent的组成.mp434.68M
| | ├──1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp437.66M
| | ├──2-问题拆解与执行流程.mp450.40M
| | ├──3-检索得到重要的URL.mp424.69M
| | ├──4-子问题生成总结结果.mp438.70M
| | └──5-总结与结果输出.mp418.15M
| ├──examples.rar243.35kb
| ├──MetaGPT-main.zip6.97M
| └──metaGpt.pdf15.91M
├──8-RAG检索架构分析与应用
| ├──0-RAG要完成的任务解读.mp411.56M
| ├──1-RAG整体流程解读.mp414.34M
| ├──2-RAG整体流程解读.mp413.87M
| ├──3-召回优化策略分析.mp413.87M
| ├──4-召回改进方案解读.mp417.49M
| ├──5-评估工具RAGAS.mp425.33M
| ├──6-外接本地数据库工具.mp414.83M
| ├──RAG.pdf106.13kb
| └──RAG.png123.06kb
├──9-斯坦福AI小镇架构与项目解读
| ├──1-整体故事解读.mp429.06M
| ├──10-项目环境配置方法解读.mp431.47M
| ├──2-要解决的问题和整体框架分析.mp440.91M
| ├──3-论文基本框架分析.mp469.51M
| ├──4-Agent的记忆信息.mp452.95M
| ├──5-感知与反思模块构建流程.mp416.43M
| ├──6-计划模块实现细节.mp424.10M
| ├──7-整体流程框架图.mp415.47M
| ├──8-感知模块解读.mp432.00M
| ├──9-思考模块解读.mp435.81M
| ├──斯坦福AI小镇.pdf84.83kb
| ├──斯坦福AI小镇.png90.86kb
| └──斯坦福小镇论文.pdf11.37M
├──Action动作实例
| ├──1-项目介绍与配置.mp432.29M
| ├──2-源码实现流程解读.mp432.57M
| └──3-结果返回流程.mp420.98M
├──AutoGen部署应用RAG等实战
| ├──1-API生成方法.mp420.94M
| ├──10-Ollama环境配置与安装.mp418.66M
| ├──11-Autogen接入本地模型.mp425.67M
| ├──2-GroupChat模块.mp421.16M
| ├──3-执行流程分析.mp421.60M
| ├──4-外接本地支持库配置方法.mp438.74M
| ├──5-加入RAG技能.mp421.45M
| ├──6-LMStudio本地下载部署模型.mp424.87M
| ├──7-调用本地模型方法与配置.mp427.67M
| ├──8-AutoGenStudio本地化部署流程.mp428.19M
| └──9-本地化部署接入应用实例.mp443.93M
├──llama3相关
| ├──llama3微调量化部署一条龙
| | ├──1-Lora微调方法.mp419.27M
| | ├──2-指令微调所需数据与模型下载.mp438.31M
| | ├──3-llama3模型微调实例.mp447.39M
| | ├──4-llama3微调后进行量化.mp430.93M
| | ├──5-llama.cpp量化实例.mp433.35M
| | └──6-部署应用.mp444.59M
| ├──llama3应用实战
| | ├──1-LLama3模型下载与配置安装.mp433.55M
| | ├──2-环境相关配置解读.mp440.30M
| | ├──3-工具调用流程拆解.mp457.98M
| | ├──4-功能调用方法实例.mp485.46M
| | ├──5-RAG环境配置搭建.mp442.90M
| | ├──6-LLAMA3应用RAG搭建方法.mp441.91M
| | └──7-RAG基本流程分析.mp451.66M
| └──llama3.rar79.74M
├──MOE多专家系统
| ├──1-MOE概述分析.mp415.77M
| ├──2-MOE模块实现方法解读.mp424.82M
| └──3-效果分析与总结.mp434.45M
└──补充
| └──llama3
| | └──llama3.rar79.74M
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非常好的vip资源 goooood :lol 强烈支持楼主ing…… 1111111111111 2025AI大模型爆火agent 我只是路过打酱油的。 333