唐宇迪《Agent实战课程》

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——/唐宇迪《Agent实战课程》/
├──01、课程介绍  
|   └──1、课程介绍 -.mp4  64.93M
├──02、Coze打造自己的第一个工作流 新闻搜索与总结（6小节）
|   ├──2-1COZE登录与创建工作流方法.png  279.21kb
|   ├──2-2工作流要完成的任务与节点定义 -.mp4  14.22M
|   ├──2-3插件配置方法与参数 -.mp4  21.31M
|   ├──2-4大模型节点配置方法 -.mp4  19.29M
|   ├──2-5结束节点配置 -.mp4  17.17M
|   └──2-6智能体配置方法 -.mp4  29.35M
├──03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方法）（5小节）  
|   ├──3-1循环节点方法解读 -.mp4  20.13M
|   ├──3-2循环中参数的定义方法 -.mp4  24.80M
|   ├──3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用） -.mp4  32.36M
|   ├──3-4智能体测试与输出节点 -.mp4  26.89M
|   └──3-5批处理的作用与效果 -.mp4  33.76M
├──04、COZE打造历史人物视频素材（12小节）  
|   ├──4-10选修 自定义插件配置方法实例 -.mp4  33.57M
|   ├──4-11选修 工作流中添加视频插件 -.mp4  31.99M
|   ├──4-1做视频素材业务逻辑分析 -.mp4  20.04M
|   ├──4-2做剧本节点系统提示词方法 -.mp4  31.48M
|   ├──4-3完成剧本节点输出 -.mp4  25.71M
|   ├──4-4画面描述与图像生成节点构建 -.mp4  35.54M
|   ├──4-5图像违规词限制与运镜节点 -.mp4  46.24M
|   ├──4-6视频节点构建与错误分析 -.mp4  41.29M
|   ├──4-7图像生成节点错误调试并保险 -.mp4  45.08M
|   ├──4-8视频生成节点容易违规的解决方法 -.mp4  37.34M
|   ├──4-9选修（当作拓展知识） 配置外部视频软件成为插件 -.mp4  23.53M
|   └──后三节（9-11）选修内容说明（图文）.png  82.16kb
├──05、COZE自动化剪辑（继续历史人物章节）（5小节）  
|   ├──5-1时间线定义方法 -.mp4  22.73M
|   ├──5-2剪映插件介绍 -.mp4  21.69M
|   ├──5-3时间线和素材绑定方法 -.mp4  31.29M
|   ├──5-4剪映草稿添加素材方法 -.mp4  30.48M
|   └──5-5得到合成后的视频 -.mp4  32.26M
├──06、COZE打造智能客服（5小节）
|   ├──6-1对话流配置与创建 -.mp4  19.06M
|   ├──6-2选择器的使用方法 -.mp4  31.54M
|   ├──6-3数据库与大模型的匹配方法 -.mp4  36.11M
|   ├──6-4知识库构建与匹配方法 -.mp4  25.91M
|   └──6-5汇总输出与测试 -.mp4  37.96M
├──07、COZE结合飞书表格办公（5小节）  
|   ├──7-1DEMO演示与基本流程分析 -.mp4  25.57M
|   ├──7-2表格填入模块解读 -.mp4  26.62M
|   ├──7-3表格的输入与输出 -.mp4  22.37M
|   ├──7-4查找与匹配的方法 -.mp4  28.98M
|   └──7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题 -.mp4  36.18M
├──08、COZE打造装修设计与应用创建（5小节）
|   ├──8-1DEMO演示与应用分析 -.mp4  12.38M
|   ├──8-2输入参数与大模型配置 -.mp4  21.00M
|   ├──8-3图像生成模型配置 -.mp4  15.58M
|   ├──8-4COZE中的应用模块配置 -.mp4  23.76M
|   └──8-5COZE应用界面设计 -.mp4  26.53M
├──09、文案（小红书笔记）生成智能体搭建方法（2小节）
|   ├──9-1提示词与工作流配置 -.mp4  25.67M
|   └──9-2插件配置方法与输出 -.mp4  25.42M
├──10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用（5小节）  
|   ├──10-1COZE-API开通方法 -.mp4  15.70M
|   ├──10-2API外部调用方法实例演示 -.mp4  33.09M
|   ├──10-3Cursor应用例子分析 -.mp4  23.67M
|   ├──10-4用CURSOR构建一个浏览器插件 -.mp4  22.46M
|   └──10-5API调用与插件测试 -.mp4  26.94M
├──11、COZE打造数据分析智能体（8小节）  
|   ├──11-1效果演示与数据读取 -.mp4  23.15M
|   ├──11-2数据清洗与处理 -.mp4  27.71M
|   ├──11-3结合DeepSeek构建代码节点 -.mp4  86.07M
|   ├──11-4结合DeepSeek进行数据分析 -.mp4  40.85M
|   ├──11-5配置插件把分析结果存在excel里 -.mp4  32.81M
|   ├──11-6数据可视化配置方法与节点调试分析 -.mp4  122.52M
|   ├──11-7不同可视化图表配置方法 -.mp4  46.40M
|   └──11-8输出与展示配置 -.mp4  25.07M
├──12、COZE中配置自己的插件（3小节）
|   ├──12-1插件的基本配置方法 -.mp4  21.72M
|   ├──12-2输入输出参数配置方法 -.mp4  16.89M
|   ├──12-3在工作流中配置自己的插件并使用 -.mp4  29.34M
|   └──素材_1775527764234.png  493.50kb
├──13、COZE发票助手搭建（5小节）  
|   ├──13-1发票助手插件接入 -.mp4  18.26M
|   ├──13-2数据表创建方法 -.mp4  21.55M
|   ├──13-3识别工作流配置与测试 -.mp4  18.75M
|   ├──13-4调用模块工作流配置 -.mp4  26.47M
|   └──13-5知识库配置 -.mp4  18.74M
├──14、COZE邮件助手（3小节）  
|   ├──14-1自定义插件创建方法与流程 -.mp4  22.38M
|   ├──14-2插件输出配置与循环体 -.mp4  23.23M
|   └──14-3知识库配置与结果输出 -.mp4  24.71M
├──15、影刀RPA实战（5小节）  
|   ├──15-1影刀RPA分析 -.mp4  29.69M
|   ├──15-2影刀安装方法 -.mp4  12.50M
|   ├──15-3影刀流程配置方法实例 -.mp4  30.90M
|   ├──15-4执行循环操作 -.mp4  20.30M
|   └──15-5完成文案采集的全部功能 -.mp4  47.10M
├──16、RAGFLOW本地化知识库（5小节）  
|   ├──16-1RAGFLOW介绍和特点 -.mp4  14.86M
|   ├──16-2RAGFLOW接入本地模型 -.mp4  24.73M
|   ├──16-3Chat与Embedding模型接入 -.mp4  21.43M
|   ├──16-4知识库构建实例 -.mp4  39.17M
|   └──16-5封装成API调用 -.mp4  26.81M
├──17、RAG检索架构分析及应用（6小节）  
|   ├──17-1RAG要完成的任务解读 -.mp4  9.88M
|   ├──17-2RAG整体流程解读 -.mp4  12.29M
|   ├──17-3召回优化策略分析 -.mp4  11.59M
|   ├──17-4召回改进方案解读 -.mp4  14.70M
|   ├──17-5评估工具RAGAS -.mp4  21.00M
|   └──17-6外接本地数据库工具 -.mp4  11.30M
├──18、斯坦福AI小镇架构与项目解读（10小节）  
|   ├──18-10项目环境配置方法解读 -.mp4  22.66M
|   ├──18-1整体故事解读 -.mp4  17.50M
|   ├──18-2要解决的问题和整体框架分析 -.mp4  22.51M
|   ├──18-3论文基本框架分析 -.mp4  37.51M
|   ├──18-4Agent的记忆信息 -.mp4  33.76M
|   ├──18-5感知与反思模块构建流程 -.mp4  12.93M
|   ├──18-6计划模块实现细节 -.mp4  16.71M
|   ├──18-7整体流程框架图 -.mp4  11.13M
|   ├──18-8感知模块解读 -.mp4  18.46M
|   └──18-9思考模块解读 -.mp4  22.24M
├──19、autogen框架实战（7小节）  
|   ├──19-0Python环境说明 -.mp4  30.68M
|   ├──19-1AutoGenStudio框架安装与介绍 -.mp4  17.08M
|   ├──19-2动作API配置方法 -.mp4  16.49M
|   ├──19-3国内常用API配置方法 -.mp4  14.29M
|   ├──19-4API接口在线测试 -.mp4  12.87M
|   ├──19-5工作流配置 -.mp4  17.77M
|   └──19-6执行流程与结果 -.mp4  18.28M
├──20、部署与进阶应用实战（12小节）  
|   ├──20-10调用SD-API完成设计 -.mp4  44.42M
|   ├──20-11Ollama环境配置与安装 -.mp4  14.75M
|   ├──20-12autogen接入本地模型 -.mp4  17.22M
|   ├──20-1API生成方法 -.mp4  16.27M
|   ├──20-2GroupChat模块 -.mp4  16.10M
|   ├──20-3执行流程分析 -.mp4  16.61M
|   ├──20-4外接本地支持库配置方法 -.mp4  28.19M
|   ├──20-5加入RAG技能 -.mp4  15.97M
|   ├──20-6LMStudio本地下载部署模型 -.mp4  19.57M
|   ├──20-7调用本地模型方法与配置 -.mp4  21.77M
|   ├──20-8AutogenStudio本地化部署流程 -.mp4  20.68M
|   └──20-9本地化部署接入应用实例 -.mp4  30.78M
├──21、METAGPT框架解读（9小节）  
|   ├──21-1论文概述分析 -.mp4  20.03M
|   ├──21-2整体框架逻辑介绍 -.mp4  26.98M
|   ├──21-3项目环境配置 -.mp4  36.47M
|   ├──21-4基础解读-动作定义方式 -.mp4  9.44M
|   ├──21-5基础解读-角色定义 -.mp4  8.04M
|   ├──21-6单动作智能体实现方法 -.mp4  11.72M
|   ├──21-7多动作配置方法 -.mp4  10.63M
|   ├──21-8定时器任务环境配置 -.mp4  21.34M
|   └──21-9定时器任务流程解读分析 -.mp4  26.29M
├──22、metaGPT应用实战-网上调研资料（6小节）
|   ├──22-0基本Agent的组成 -.mp4  23.44M
|   ├──22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义 -.mp4  23.50M
|   ├──22-2问题拆解与执行流程 -.mp4  33.89M
|   ├──22-3检索得到重要的URL -.mp4  16.90M
|   ├──22-4子问题生成总结结果 -.mp4  25.12M
|   └──22-5总结与结果输出 -.mp4  13.06M
├──23、结合GPT打造自己领域专属客服（6小节）
|   ├──23-1DEMO演示与整体架分析 -.mp4  33.33M
|   ├──23-2后端GPT项目部署启动 -.mp4  28.65M
|   ├──23-3前端助手API与流程图配置 -.mp4  33.23M
|   ├──23-4接入外部API的方法与流程 -.mp4  23.60M
|   ├──23-5引入API方法解读 -.mp4  25.12M
|   └──23-6指令提示构建 -.mp4  12.87M
├──24、本地大模型微调-llama3应用实战（7小节）
|   ├──24-1环境相关配置解读 -.mp4  23.20M
|   ├──24-2工具调用流程拆解 -.mp4  32.64M
|   ├──24-3功能调用方法实例 -.mp4  47.83M
|   ├──24-4RAG环境配置搭建 -.mp4  26.03M
|   ├──24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法 -.mp4  26.55M
|   └──24-6RAG基本流程分析 -.mp4  31.18M
├──25、llama3微调-量化-部署（6小节）  
|   ├──25-1LORA微调方法 -.mp4  15.34M
|   ├──25-2指令微调所需数据与模型下载 -.mp4  28.64M
|   ├──25-3llama3模型微调实例 -.mp4  35.08M
|   ├──25-4llama3微调后进行量化 -.mp4  23.01M
|   ├──25-5llama.cpp量化实例 -.mp4  24.75M
|   └──25-6部署应用 -.mp4  33.04M
├──26、拓展--计算奥斯曼视觉项目实例（11小节）  
|   ├──26-10模型选择方法总结 -.mp4  18.95M
|   ├──26-11项目经验总结与优化，方法 -.mp4  16.84M
|   ├──26-1LORA微调方法 -.mp4  15.35M
|   ├──26-2指令微调所需数据与模型下载 -.mp4  28.60M
|   ├──26-3llama3模型微调实例 -.mp4  35.08M
|   ├──26-4llama3微调后进行量化 -.mp4  23.02M
|   ├──26-5llama.cpp量化实例 -.mp4  24.72M
|   ├──26-6部署应用 -.mp4  33.04M
|   ├──26-7项目需求分析流程 -.mp4  15.14M
|   ├──26-8数据与特征库准备 -.mp4  15.82M
|   └──26-9模型准备与项目分析 -.mp4  26.45M
├──27、拓展--挖掘项目流程实例（5小节）
|   ├──27-1数据挖掘要解决的问题 -.mp4  14.83M
|   ├──27-2数据处理与清洗分析 -.mp4  17.18M
|   ├──27-3特征工程的作用与流程 -.mp4  25.12M
|   ├──27-4机器学习算法分析 -.mp4  20.47M
|   └──27-5模板到哪去找 -.mp4  33.66M
├──28、拓展-自然语言处理项目流程（5小节）  
|   ├──28-1知识图谱要解决的问题与流程分析 -.mp4  23.20M
|   ├──28-2知识图谱项目实际应用分析 -.mp4  21.80M
|   ├──28-3知识图谱实战应用项目解读 -.mp4  41.84M
|   ├──28-4大模型要解决的问题和应用分析 -.mp4  25.43M
|   └──28-5工具总结分析 -.mp4  30.54M
├──29、MOE多专家系统（3小节）  
|   ├──29-1MOE概述分析 -.mp4  11.04M
|   ├──29-2MOE模块实现方法解读 -.mp4  15.25M
|   └──29-3效果分析与总结 -.mp4  23.12M
├──30、OPENAI--LLM模型优化总结（3小节）
|   ├──30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题 -.mp4  13.46M
|   ├──30-2RAG实践策略 -.mp4  11.66M
|   └──30-3微调要解决的问题 -.mp4  9.63M
├──Agent论文解读与总结相关
|   ├──Agent架构解读与应用分析  
|   |   ├──1-Agent趋势.png  276.87kb
|   |   ├──2-Agent流程.png  106.89kb
|   |   ├──3-Ageng包括组件.png  62.84kb
|   |   ├──4-Agent组成.png  307.00kb
|   |   ├──5-多模态.png  148.61kb
|   |   ├──6-多角色组成.png  122.24kb
|   |   ├──7-Agent游戏.png  298.63kb
|   |   ├──8-多智能体.png  149.10kb
|   |   ├──9-多智能体2.png  84.73kb
|   |   ├──Agent.png  100.09kb
|   |   └──Agent思维导图.pdf  78.27kb
|   ├──OPENAI-LLM模型优化总结  
|   |   ├──11.png  812.80kb
|   |   ├──12.png  382.54kb
|   |   ├──13.png  167.09kb
|   |   ├──14.webp  9.20kb
|   |   ├──15.png  376.70kb
|   |   ├──16.png  306.60kb
|   |   ├──2.png  205.76kb
|   |   ├──3.png  274.72kb
|   |   ├──4.png  394.96kb
|   |   ├──6.png  248.28kb
|   |   ├──7.png  201.78kb
|   |   ├──8.png  387.47kb
|   |   └──9.png  128.31kb
|   └──斯坦福AI小镇架构与项目解读  
|   |   ├──斯坦福AI小镇.pdf  84.83kb
|   |   ├──斯坦福AI小镇.png  90.86kb
|   |   └──斯坦福小镇论文.pdf  11.37M
├──Autogen与其他智能体框架  
|   ├──Agent打造专属客服  
|   |   └──Agent客服.rar  5.16M
|   ├──autogen与部署模块
|   |   ├──AutogenStudio部署
|   |   ├──rag_skill.rar  48.36kb
|   |   └──Skill.py  22.07kb
|   ├──GPTS打造Agent实战  
|   |   ├──1775527762825.png  493.50kb
|   |   ├──API复制这个不要改.docx  12.86kb
|   |   ├──GPTS例子.docx  12.42kb
|   |   ├──短视频脚本.docx  11.41kb
|   |   ├──广告文案.docx  12.60kb
|   |   ├──文章翻译.docx  12.52kb
|   |   ├──语聚AI指定(只改动作即可).docx  10.45kb
|   |   └──组会不用愁.txt  1.50kb
|   ├──langchain工具实例  
|   |   └──基本使用.rar  12.29M
|   └──metagpt  
|   |   ├──examples.rar  243.35kb
|   |   ├──MetaGPT-main.zip  6.97M
|   |   └──metaGpt.pdf  15.91M
├──COZE智能体系列(重要)  
|   ├──COZE打造发票助手  
|   |   ├──餐饮1.png  280.41kb
|   |   └──全部提示词资料.docx  11.38kb
|   ├──COZE飞书书签自动化
|   |   ├──飞书模板链接.txt  0.08kb
|   |   ├──飞书文档链接.PanD  0.09kb
|   |   ├──分析内容.txt  0.26kb
|   |   ├──汇总整合json.txt  0.68kb
|   |   ├──获取标签.txt  1.34kb
|   |   ├──检索内容.txt  1.86kb
|   |   └──筛选并输出.txt  0.29kb
|   ├──COZE历史人物视频素材  
|   |   ├──1.根据名字做剧本.txt  3.00kb
|   |   ├──2.根据剧本做每个经历的画面描述.txt  1.99kb
|   |   ├──即梦豆包海螺做视频所需运镜.txt  0.65kb
|   |   ├──时间线.txt  0.82kb
|   |   ├──修正图片提示词.txt  0.16kb
|   |   └──修正运镜提示词.txt  0.84kb
|   ├──COZE数据分析  
|   |   ├──2.整理清洗我的数据.txt  0.44kb
|   |   ├──把分析结果整理成excel格式.txt  0.50kb
|   |   ├──代码 统计关键指标.txt  1.58kb
|   |   ├──代码 准备条形图输入.txt  1.63kb
|   |   ├──代码 准备总分评比图.txt  2.49kb
|   |   ├──能力分析.txt  0.80kb
|   |   └──销售数据导出.xlsx  11.17kb
|   ├──COZE文案生成+飞书表格  
|   |   ├──1.链接读取插件.txt  0.21kb
|   |   ├──2.参考原文写标题大纲.txt  2.50kb
|   |   ├──3.参考原文和大纲做仿写.txt  0.19kb
|   |   ├──4.给文案打标签.txt  1.42kb
|   |   ├──5.汇总结果成一条记录.txt  0.69kb
|   |   └──6.飞书表格参考链接.txt  0.08kb
|   ├──Coze写作工作流  
|   |   └──小红书提示词  
|   ├──COZE新闻总结(循环体)
|   |   ├──根据文章内容和原始素材做合并.txt  1.06kb
|   |   └──提示词.txt  4.60kb
|   ├──COZE邮箱助手  
|   |   ├──提示词.txt  0.70kb
|   |   └──邮箱代码.txt  1.71kb
|   └──COZE智能客服  
|   |   ├──把所有内容总结成人话.txt  8.85kb
|   |   ├──把用户问题分成不同的场景.txt  2.36kb
|   |   ├──查询支付问题具体的解决方案.txt  13.04kb
|   |   ├──快递场景问题.txt  4.80kb
|   |   ├──售后场景问题.txt  4.22kb
|   |   └──支付场景问题.txt  4.62kb
├──大模型微调与知识库  
|   ├──LLM下游任务训练自己模型实战
|   |   └──Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip  44.74M
|   ├──LLM与LORA微调策略解读  
|   |   └──大模型.pdf  1.37M
|   ├──RAG检索架构分析与应用  
|   |   ├──RAG.pdf  106.13kb
|   |   └──RAG.png  123.06kb
|   ├──补充  
|   |   └──llama3  
|   ├──新增LLAMA3相关
|   |   ├──Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip  1.56G
|   |   └──llama3.rar  79.74M
|   └──新增RAGFLOW  
|   |   └──ragflow_api.py  3.17kb
└──迪哥AI智能体2025 观看顺序.xlsx  18.76kb

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