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DeepSeek大模型課程

各有關(guān)單位：
為了企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。幫助學(xué)員深度掌握 Agent 技術(shù)開發(fā)技巧，提升項(xiàng)目執(zhí)行與解決復(fù)雜問題的能力，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)業(yè)務(wù)思維向數(shù)字化、智能化思維的轉(zhuǎn)變，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中發(fā)揮更大價(jià)值。特邀相關(guān)領(lǐng)域權(quán)威專家精心打造了“基于DeepSeek大模型的Agent技術(shù)應(yīng)用開發(fā)實(shí)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(guān)事宜如下：

一、培訓(xùn)背景
在當(dāng)今快速發(fā)展的信息技術(shù)時(shí)代，人工智能（AI）已成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵力量。其中，Agent智能體作為AI領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其獨(dú)特的價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。因此，學(xué)習(xí)Agent智能體的開發(fā)不僅具有深遠(yuǎn)的理論意義，更具有重要的實(shí)用價(jià)值。
Agent智能體是一種能夠自主決策、與環(huán)境進(jìn)行交互并完成任務(wù)的軟件實(shí)體。它們能夠感知環(huán)境、理解用戶需求、制定并執(zhí)行計(jì)劃，從而為用戶提供智能化的服務(wù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型Agent智能體已經(jīng)能夠在眾多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，如智能家居、自動(dòng)駕駛、智能客服、醫(yī)療輔助等。
學(xué)習(xí)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(shù)。通過掌握Agent智能體的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化方法，我們可以更全面地了解AI系統(tǒng)的構(gòu)建過程，為未來的研究和開發(fā)工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
此外，學(xué)習(xí)Agent智能體開發(fā)還具有廣泛的實(shí)用價(jià)值。在智能家居領(lǐng)域，Agent智能體可以實(shí)現(xiàn)智能家居設(shè)備的自動(dòng)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(dòng)駕駛領(lǐng)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(lǐng)域，Agent智能體可以自動(dòng)處理用戶咨詢和投訴，提高客戶滿意度和服務(wù)效率。在醫(yī)療輔助領(lǐng)域，Agent智能體可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定，提高醫(yī)療服務(wù)的準(zhǔn)確性和效率。
綜上所述，學(xué)習(xí)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(shù)，還能夠?yàn)槲覀兲峁V泛的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。

二、培訓(xùn)對(duì)象
各類軟件企業(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設(shè)計(jì)師、架構(gòu)師, 項(xiàng)目經(jīng)理，業(yè)務(wù)架構(gòu)師，公司管理者。
本課程面向零基礎(chǔ)LLM應(yīng)用開發(fā)者，不需要了解復(fù)雜數(shù)學(xué)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)原理。建議具備基礎(chǔ)的Python知識(shí)，但即使你對(duì) Python 不太熟悉，也完全沒有關(guān)系。課程主要閱讀講解部分案例代碼。

三、培訓(xùn)收益
深入理解DeepSeek大模型與Agent技術(shù)的核心原理、架構(gòu)及運(yùn)作機(jī)制。
顯著提升工作效能，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化處理，大幅提升工作效率。
挖掘DeepSeek大模型與Agent技術(shù)在企業(yè)業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。
學(xué)會(huì)結(jié)合DeepSeek大模型與Agent技術(shù)進(jìn)行分析與解決復(fù)雜問題。
促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作優(yōu)化，推動(dòng)行業(yè)技術(shù)交流，拓寬職業(yè)發(fā)展道路。

四、培訓(xùn)信息
1）培訓(xùn)方式：
培訓(xùn)采用線下專家面授+同步直播的形式。所有課程均贈(zèng)送學(xué)習(xí)教材、視頻回放、
答疑交流群、促學(xué)服務(wù)等，并提供結(jié)業(yè)證書。多維度精細(xì)化教學(xué)，滿足不同企業(yè)及學(xué)員的學(xué)習(xí)需求。

五、培訓(xùn)內(nèi)容
培訓(xùn)共計(jì)3天，每天6小時(shí)，具體日程安排如下：
內(nèi)容詳情
第一部分:大模型驅(qū)動(dòng)的Agent智能體概述
1.智能體的定義與特點(diǎn)
2.智能體與傳統(tǒng)軟件的關(guān)系
3.智能體與LLM的關(guān)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(jí)智能體應(yīng)用與任務(wù)規(guī)劃
9.智能體開發(fā)

第二部分: 基于大模型的Agent技術(shù)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(jī)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(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單Agent 
8.基于ReAct框架的提示 
9.構(gòu)建ReAct Agent

第三部分: 基于LangChain構(gòu)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(gòu)建智能體的類型
5.LangChain構(gòu)建工具
6.何謂LlamaIndex 
7.說說LlamaIndex 
8.LlamaIndex和基于RAG的AI開發(fā) 
9.簡(jiǎn)單的LlamaIndex開發(fā)示例

第四部分: 推理與行動(dòng)的協(xié)同——通過LangChain中的ReAct框架實(shí)現(xiàn)
1.復(fù)習(xí)ReAct框架 
2.LangChain中ReAct Agent 的實(shí)現(xiàn) 
3.LangChain中的工具和工具包 
4.create_react_agent創(chuàng)建鮮花定價(jià)Agent 
5.深挖AgentExecutor的運(yùn)行機(jī)制 
6.在AgentExecutor中設(shè)置斷點(diǎn) 
7.思考：模型決定搜索 
8.行動(dòng)：工具執(zhí)行搜索 
9.思考：模型決定計(jì)算 
10.行動(dòng)：工具執(zhí)行計(jì)算 
11.思考：模型完成任務(wù)  

第五部分: 計(jì)劃和執(zhí)行的解耦-通過LangChain中的Plan-and-Execute實(shí)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(shí)現(xiàn)物流管理 
4.為Agent定義一系列進(jìn)行自動(dòng)庫存調(diào)度的工具 
5.創(chuàng)建Plan-and-Execute Agent并嘗試一個(gè)“不可能完成的任務(wù)” 
6.完善請(qǐng)求，讓Agent完成任務(wù)
7.從單Agent到多Agent

第六部分: 多Agent *實(shí)踐
1.智能體和多智能體 multi-agent systems
2.監(jiān)督者：每個(gè)Agent與一個(gè)監(jiān)督者Agent通信
3.自定義多Agent工作流：每個(gè)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(shí)踐

第七部分: 基于多模態(tài)構(gòu)建Agent
1.多模態(tài)技術(shù)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(yīng)用場(chǎng)景舉例，以及技術(shù)實(shí)現(xiàn)
4.多模態(tài)技術(shù)實(shí)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(shù)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能聊天對(duì)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(yīng)用
1.解讀斯坦福小鎮(zhèn)項(xiàng)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(dòng)化任務(wù)
3.BabyAGI：根據(jù)任務(wù)結(jié)果自動(dòng)創(chuàng)建，排序和執(zhí)行新任務(wù)
4.MetaGPT：重塑生成式AI與軟件開發(fā)界面
5.AutoGen：下一代LLM應(yīng)用的啟動(dòng)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(lǐng)自主與交流智能體的未來

第九部分: 基于Dify 本地化構(gòu)建智能體
1.Dify：零基礎(chǔ)開發(fā)對(duì)話機(jī)器人
2.功能概述
3.基礎(chǔ)能力
4.插件
5.工作流
6.記憶庫
7.查詢天氣機(jī)器人的最終效果
8.創(chuàng)建你的第一個(gè)機(jī)器人
9.用自然語言優(yōu)化輸出結(jié)果
10.用工作流優(yōu)化輸出結(jié)果
11.綜合實(shí)戰(zhàn)：基于Dify的數(shù)據(jù)庫查詢實(shí)現(xiàn)
12.Dify本地化與Agent各終點(diǎn)發(fā)布(網(wǎng)頁嵌入、微信、API)

第十部分: 企業(yè)專屬領(lǐng)域的智能客服Agent
1.打造專屬領(lǐng)域的客服聊天機(jī)器人        
2.客服聊天機(jī)器人概述   
3.客服聊天機(jī)器人價(jià)值簡(jiǎn)介        
4.客服聊天機(jī)器人研發(fā)工具        
5.AI課程客服聊天機(jī)器人總體架構(gòu)       
6.前端功能設(shè)計(jì)    
7.后端功能設(shè)計(jì)    
8.AI課程客服聊天機(jī)器人應(yīng)用實(shí)例

第十一部分: LangChain整合DeepSeek構(gòu)建知識(shí)圖譜
1.Neo4j基礎(chǔ)概念：Nede、Relationship、Property
2.使用 Cypher 查詢語言進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、插入和查詢。
3.網(wǎng)絡(luò)配置文件（config）的基本結(jié)構(gòu)和參數(shù)分析
4.基于config指定數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化格式
5.基于本地大模型的結(jié)構(gòu)化分析實(shí)現(xiàn)
6.LangChain 自動(dòng)生成并優(yōu)化 Cypher 查詢 
7.LangServe發(fā)布圖譜服務(wù)器

第十二部分: Manus快速上手與辦公賦能
1.Manus產(chǎn)品架構(gòu)解析：云端智能體、多工具調(diào)用、任務(wù)分解與自主執(zhí)行
2.Manus在職場(chǎng)的應(yīng)用：文檔智能處理、任務(wù)自動(dòng)化、代碼編寫與調(diào)試
3.Manus實(shí)操訓(xùn)練：任務(wù)自動(dòng)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(huì)議紀(jì)要自動(dòng)總結(jié)、
5.Manus 辦公賦能：郵件自動(dòng)分類與回復(fù)
6.Manus 辦公賦能：PPT生成對(duì)比

第十三部分: Manus 數(shù)據(jù)分析智能化
1.跨平臺(tái)AI協(xié)同：DeepSeek+Manus組合優(yōu)化內(nèi)容生產(chǎn)
2.跨平臺(tái)AI協(xié)同：任務(wù)自動(dòng)化與知識(shí)檢索結(jié)合
3.Manus在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：銷售數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告
4.高級(jí)AI數(shù)據(jù)分析演練：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)抓取與分析、A/B測(cè)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(duì)完成了數(shù)十個(gè)AI項(xiàng)目，內(nèi)容不僅包括深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等具體技術(shù)要點(diǎn)，也包括AI的整體發(fā)展、現(xiàn)狀、應(yīng)用、商業(yè)價(jià)值、未來方向等，涵蓋內(nèi)容非常豐富。完成多個(gè)深度學(xué)習(xí)實(shí)踐項(xiàng)目，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、銀行、電信等多個(gè)領(lǐng)域。從2020年推出的多門課程《AI大模型賦能行業(yè)應(yīng)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(shù)及開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐》更是廣受歡迎，已經(jīng)為幾十家企業(yè)培訓(xùn)，作為一名AI技術(shù)專家，對(duì)人工智能的理解深入透徹。他不僅精通AI的編程技術(shù)，還熟悉各種AI工具的使用，尤其在AI行業(yè)應(yīng)用更是有著獨(dú)特的見解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；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(wù)。同時(shí)也是微軟人工智能認(rèn)證工程師，阿里云AI人工智能訓(xùn)練師。在人工智能領(lǐng)域的深耕和創(chuàng)新，也得到了出版社的青睞，計(jì)劃出版自己的著作。也在多家技術(shù)大會(huì)做AI技術(shù)講座。

DeepSeek大模型課程