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DeepSeek大模型課程

各有關單位：
為了企業(yè)實現(xiàn)智能化轉型，在激烈的市場競爭中搶占先機，增強核心競爭力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。幫助學員深度掌握 Agent 技術開發(fā)技巧，提升項目執(zhí)行與解決復雜問題的能力，實現(xiàn)從傳統(tǒng)業(yè)務思維向數(shù)字化、智能化思維的轉變，在企業(yè)數(shù)字化轉型進程中發(fā)揮更大價值。特邀相關領域權威專家精心打造了“基于DeepSeek大模型的Agent技術應用開發(fā)實踐”課程，于2025年在全國部分城市舉辦公開課。誠邀您的參與，有關事宜如下：

一、培訓背景
在當今快速發(fā)展的信息技術時代，人工智能（AI）已成為推動社會進步和產(chǎn)業(yè)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(xiàn)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(fā)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(huán)境進行交互并完成任務的軟件實體。它們能夠感知環(huán)境、理解用戶需求、制定并執(zhí)行計劃，從而為用戶提供智能化的服務。隨著大數(shù)據(jù)、云計算和深度學習等技術的不斷發(fā)展，大模型Agent智能體已經(jīng)能夠在眾多領域發(fā)揮重要作用，如智能家居、自動駕駛、智能客服、醫(yī)療輔助等。
學習Agent智能體的開發(fā)，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(xiàn)和優(yōu)化方法，我們可以更全面地了解AI系統(tǒng)的構建過程，為未來的研究和開發(fā)工作打下堅實的基礎。
此外，學習Agent智能體開發(fā)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(xiàn)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(huán)境，制定并執(zhí)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(yī)療輔助領域，Agent智能體可以協(xié)助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案制定，提高醫(yī)療服務的準確性和效率。
綜上所述，學習Agent智能體的開發(fā)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(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設計師、架構師, 項目經(jīng)理，業(yè)務架構師，公司管理者。
本課程面向零基礎LLM應用開發(fā)者，不需要了解復雜數(shù)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
深入理解DeepSeek大模型與Agent技術的核心原理、架構及運作機制。
顯著提升工作效能，實現(xiàn)業(yè)務流程的自動化處理，大幅提升工作效率。
挖掘DeepSeek大模型與Agent技術在企業(yè)業(yè)務中的創(chuàng)新應用場景。
學會結合DeepSeek大模型與Agent技術進行分析與解決復雜問題。
促進團隊協(xié)作優(yōu)化，推動行業(yè)技術交流，拓寬職業(yè)發(fā)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(yè)證書。多維度精細化教學，滿足不同企業(yè)及學員的學習需求。

五、培訓內(nèi)容
培訓共計3天，每天6小時，具體日程安排如下：
內(nèi)容詳情
第一部分:大模型驅(qū)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(tǒng)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(guī)劃，工具，自主決策，推理
7.多智能體協(xié)作
8.企業(yè)級智能體應用與任務規(guī)劃
9.智能體開發(fā)

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(guī)劃和決策能力 
3.Agent的各種記憶機制 
4.Agent的核心技能：調(diào)用工具
5.Agent的推理引擎：ReAct框架 
6.何謂ReAct 
7.用ReAct框架實現(xiàn)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(fā) 
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(fā) 
9.簡單的LlamaIndex開發(fā)示例

第四部分: 推理與行動的協(xié)同——通過LangChain中的ReAct框架實現(xiàn)
1.復習ReAct框架 
2.LangChain中ReAct Agent 的實現(xiàn) 
3.LangChain中的工具和工具包 
4.create_react_agent創(chuàng)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(zhí)行搜索 
9.思考：模型決定計算 
10.行動：工具執(zhí)行計算 
11.思考：模型完成任務  

第五部分: 計劃和執(zhí)行的解耦-通過LangChain中的Plan-and-Execute實現(xiàn)
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(xiàn)物流管理 
4.為Agent定義一系列進行自動庫存調(diào)度的工具 
5.創(chuàng)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 *實踐
1.智能體和多智能體 multi-agent systems
2.監(jiān)督者：每個Agent與一個監(jiān)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(xié)作      
5.SOP拆解    
6.角色扮演   
7.反饋迭代   
8.監(jiān)督控制
9.workflow automation
10.企業(yè)工程化*實踐

第七部分: 基于多模態(tài)構建Agent
1.多模態(tài)技術原理講解
2.常用的多模態(tài)模型介紹、原理解析
3.多模態(tài)典型應用場景舉例，以及技術實現(xiàn)
4.多模態(tài)技術實戰(zhàn)
5.多模態(tài)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(tài)技術實現(xiàn)多模態(tài)智能聊天對話
基于多模態(tài)大模型的Agent開發(fā)

第八部分:分析國外智能體典型案例和商業(yè)應用
1.解讀斯坦福小鎮(zhèn)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(zhí)行自動化任務
3.BabyAGI：根據(jù)任務結果自動創(chuàng)建，排序和執(zhí)行新任務
4.MetaGPT：重塑生成式AI與軟件開發(fā)界面
5.AutoGen：下一代LLM應用的啟動器
6.ChatDev：重塑軟件開發(fā)的AI群體智能協(xié)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(fā)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(chuàng)建你的第一個機器人
9.用自然語言優(yōu)化輸出結果
10.用工作流優(yōu)化輸出結果
11.綜合實戰(zhàn)：基于Dify的數(shù)據(jù)庫查詢實現(xiàn)
12.Dify本地化與Agent各終點發(fā)布(網(wǎng)頁嵌入、微信、API)

第十部分: 企業(yè)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(fā)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：Nede、Relationship、Property
2.使用 Cypher 查詢語言進行數(shù)據(jù)建模、插入和查詢。
3.網(wǎng)絡配置文件（config）的基本結構和參數(shù)分析
4.基于config指定數(shù)據(jù)清洗與標準化格式
5.基于本地大模型的結構化分析實現(xiàn)
6.LangChain 自動生成并優(yōu)化 Cypher 查詢 
7.LangServe發(fā)布圖譜服務器

第十二部分: Manus快速上手與辦公賦能
1.Manus產(chǎn)品架構解析：云端智能體、多工具調(diào)用、任務分解與自主執(zhí)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(diào)試
3.Manus實操訓練：任務自動化演練、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集、代碼執(zhí)行挑戰(zhàn)
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(shù)據(jù)分析智能化
1.跨平臺AI協(xié)同：DeepSeek+Manus組合優(yōu)化內(nèi)容生產(chǎn)
2.跨平臺AI協(xié)同：任務自動化與知識檢索結合
3.Manus在數(shù)據(jù)分析中的應用：銷售數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)研報告
4.高級AI數(shù)據(jù)分析演練：實時數(shù)據(jù)抓取與分析、A/B測試優(yōu)化
5.智能體如何重塑工作模式：AI從輔助工具到自主執(zhí)行體的演變
6.Agent 私有化、數(shù)據(jù)安全與企業(yè)適配性問題 

六、專家講師
劉老師 | 國內(nèi)*AI專家
最近幾年帶隊完成了數(shù)十個AI項目，內(nèi)容不僅包括深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等具體技術要點，也包括AI的整體發(fā)展、現(xiàn)狀、應用、商業(yè)價值、未來方向等，涵蓋內(nèi)容非常豐富。完成多個深度學習實踐項目，廣泛應用于醫(yī)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(yè)應用與解決方案》《AI大模型輔助軟件研發(fā)管理與效能提升》和《AI大模型技術及開發(fā)應用實踐》更是廣受歡迎，已經(jīng)為幾十家企業(yè)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(yè)應用更是有著獨特的見解和實踐經(jīng)驗；自從2023年以來幫助多家研發(fā)中心做AI輔助開發(fā)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(chuàng)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。

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