迪哥全套智能Agent与大模型实战从架构原理到微调优化与项目落地完整指南

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===============课程介绍===============
本课程由知名大模型架构专家迪哥倾力打造，全面讲解智能 Agent 架构原理、多智能体系统设计、大模型 LLM 微调与下游任务训练，结合最新的 LangChain 框架、GPTS 任务流、RAG 策略等前沿技术，手把手带你完成从理论到实战的系统训练。
课程分为多模块展开：
  解析智能 Agent 架构设计、基本能力、组件关系、与大模型的协作机制
  深入剖析多智能体、角色定义、多模态等前沿概念及经典案例
  基于 LangChain 框架的工具链实操、API 调用、文档索引与切块
  系统掌握 LLM 微调、Lora 策略、提示工程、下游任务训练及源码调试
  实战项目演练：通过 GPTS 任务流、API 配置、指令脚本生成实现项目落地
  OPENAI LLM 优化总结、RAG 与微调实践效果对比、策略指南
适合人群：后端开发、算法工程师、AI 应用开发者、大模型从业者及希望掌握 Agent 技术的开发人员。
学习收获：
  全面掌握智能 Agent 和多智能体系统架构原理及落地方法
  掌握 LangChain 框架工具链与大模型配合的开发流程
  理解并实践大模型 LLM 微调、Lora 策略、RAG 组合策略
  熟练运用 GPTS 打造可用的 Agent 任务流与自动化指令体系
  独立完成智能 Agent 项目从架构设计到效果验证的完整闭环
一句话总结：
  学好 Agent，掌握大模型核心竞争力，从架构到实战，让 AI 为你所用！
===============课程章节目录===============
1-Agent架构解读与应用分析
10-langchain工具实例
11-LLM与LORA微调策略解读
12-LLM下游任务训练自己模型实战
13-OPENAI-LLM模型优化总结
2-新增GPTS打造Agent实战
3-Agent打造专属客服
4，5-autogen与部署模块
6，7-metagpt
8-RAG检索架构分析与应用
9-斯坦福AI小镇架构与项目解读
Action动作实例
AutoGen部署应用RAG等实战
llama3相关
MOE多专家系统
SANTONGIT学院.bat
唐宇迪AI Agent（抖音2024）
打造自己的文案生成助手
新增Coze打造Agent
补充
===============课程详细目录===============
(1)\1-Agent架构解读与应用分析；目录中文件数:20个
├─1-Agent要解决的问题分析.mp4
├─1-Agent趋势.png
├─2-Agent流程.png
├─2-Agent需要具备的基本能力.mp4
├─3-Ageng包括组件.png
├─3-与大模型的关系分析.mp4
├─4-Agent组成.png
├─4-多智能体定义分析.mp4
├─5-多模态.png
├─5-框架的作用和能解决的问题.mp4
├─6-多角色组成.png
├─6-整体总结分析.mp4
├─7-Agent游戏.png
├─7-GPTS分析一波.mp4
├─8-多智能体.png
├─8-经典任务分析.mp4
├─9-多智能体2.png
├─Agent.png
├─Agent思维导图.pdf
├─课程介绍.mp4
(2)\10-langchain工具实例；目录中文件数:6个
├─1-langchain框架解读.mp4
├─2-基本API调用方法.mp4
├─3-数据文档切分操作.mp4
├─4-样本索引与向量构建.mp4
├─5-数据切块方法.mp4
├─基本使用.rar
(3)\11-LLM与LORA微调策略解读；目录中文件数:6个
├─1-大模型如何做下游任务.mp4
├─2-LLM落地微调分析.mp4
├─3-LLAMA与Lora介绍.mp4
├─4-Lora与微调的核心思想.mp4
├─5-Lora模型实现细节.mp4
├─大模型.pdf
(4)\12-LLM下游任务训练自己模型实战；目录中文件数:6个
├─1-提示工程的作用.mp4
├─2-项目数据解读.mp4
├─3-源码调用debug解读.mp4
├─4-训练流程演示.mp4
├─5-效果演示与总结分析.mp4
├─Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip
(5)\13-OPENAI-LLM模型优化总结；目录中文件数:16个
├─1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题.mp4
├─11.png
├─12.png
├─13.png
├─14.webp
├─15.png
├─16.png
├─2-RAG实践策略.mp4
├─2.png
├─3-微调要解决的问题.mp4
├─3.png
├─4.png
├─6.png
├─7.png
├─8.png
├─9.png
(6)\2-新增GPTS打造Agent实战；目录中文件数:11个
├─1-GPTS任务流程概述分析.mp4
├─2-调用API的控制方式.mp4
├─3-API相关配置完成.mp4
├─4-完成指令与脚本并生成.mp4
├─API复制这个不要改.docx
├─GPTS例子.docx
├─广告文案.docx
├─文章翻译.docx
├─短视频脚本.docx
├─组会不用愁.txt
├─语聚AI指定(只改动作即可).docx
(7)\3-Agent打造专属客服；目录中文件数:7个
├─1-Demo演示与整体架构分析.mp4
├─2-后端GPT项目部署启动.mp4
├─3-前端助手API与流程图配置.mp4
├─4-接入外部API的方法与流程.mp4
├─5-引入API的方法解读.mp4
├─6-指令提示构建.mp4
├─Agent客服.rar
(8)\4，5-autogen与部署模块；目录中文件数:10个
├─1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
├─2-动作API配置方法.mp4
├─3-国内常用API配置方法.mp4
├─4-API接口在线测试.mp4
├─5-工作流配置.mp4
├─6-执行流程与结果.mp4
├─7-Ollama环境配置与安装.mp4
├─8-autogen接入本地模型.mp4
├─rag_skill.rar
├─Skill.py
(9)\6，7-metagpt；目录中文件数:3个
├─examples.rar
├─MetaGPT-main.zip
├─metaGpt.pdf
(10)\8-RAG检索架构分析与应用；目录中文件数:9个
├─0-RAG要完成的任务解读.mp4
├─1-RAG整体流程解读.mp4
├─2-RAG整体流程解读.mp4
├─3-召回优化策略分析.mp4
├─4-召回改进方案解读.mp4
├─5-评估工具RAGAS.mp4
├─6-外接本地数据库工具.mp4
├─RAG.pdf
├─RAG.png
(11)\9-斯坦福AI小镇架构与项目解读；目录中文件数:13个
├─1-整体故事解读.mp4
├─10-项目环境配置方法解读.mp4
├─2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
├─3-论文基本框架分析.mp4
├─4-Agent的记忆信息.mp4
├─5-感知与反思模块构建流程.mp4
├─6-计划模块实现细节.mp4
├─7-整体流程框架图.mp4
├─8-感知模块解读.mp4
├─9-思考模块解读.mp4
├─斯坦福AI小镇.pdf
├─斯坦福AI小镇.png
├─斯坦福小镇论文.pdf
(12)\Action动作实例；目录中文件数:3个
├─1-项目介绍与配置.mp4
├─2-源码实现流程解读.mp4
├─3-结果返回流程.mp4
(13)\AutoGen部署应用RAG等实战；目录中文件数:11个
├─1-API生成方法.mp4
├─10-Ollama环境配置与安装.mp4
├─11-Autogen接入本地模型.mp4
├─2-GroupChat模块.mp4
├─3-执行流程分析.mp4
├─4-外接本地支持库配置方法.mp4
├─5-加入RAG技能.mp4
├─6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
├─7-调用本地模型方法与配置.mp4
├─8-AutoGenStudio本地化部署流程.mp4
├─9-本地化部署接入应用实例.mp4
(14)\llama3相关；目录中文件数:1个
├─llama3.rar
(15)\MOE多专家系统；目录中文件数:3个
├─1-MOE概述分析.mp4
├─2-MOE模块实现方法解读.mp4
├─3-效果分析与总结.mp4
(16)\唐宇迪AI Agent（抖音2024）；目录中文件数:13个
├─t01.mp4
├─t02.mp4
├─t03.mp4
├─t04.mp4
├─t05.mp4
├─t06.mp4
├─t07.mp4
├─t08.mp4
├─t09.mp4
├─t10.mp4
├─t11.mp4
├─t12.mp4
├─全网最全的GPT指令合集.pdf
(17)\打造自己的文案生成助手；目录中文件数:3个
├─1-产品功能与需求分析.mp4
├─2-文案助手的工作流程设计.mp4
├─3-配置插件与测试效果.mp4
(18)\新增Coze打造Agent；目录中文件数:5个
├─1-Coze开发平台实例解读.mp4
├─2-技能测试与插件创建实例.mp4
├─3-配置号自己的DIY技能.mp4
├─4-工作流的基本配置和方法.mp4
├─5-自己DIY的agent的测试与发布.mp4
(19)\补充；目录中文件数:0个
(20)\4，5-autogen与部署模块\AutogenStudio部署；目录中文件数:4个
├─index.html
├─style.css
├─write.json
├─代码地址.txt
(21)\6，7-metagpt\MetaGPT应用实战；目录中文件数:6个
├─0-基本Agent的组成.mp4
├─1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
├─2-问题拆解与执行流程.mp4
├─3-检索得到重要的URL.mp4
├─4-子问题生成总结结果.mp4
├─5-总结与结果输出.mp4
(22)\6，7-metagpt\MetaGPT框架解读；目录中文件数:9个
├─1-论文概述分析.mp4
├─2-整体框架逻辑介绍.mp4
├─3-项目环境配置.mp4
├─4-基础解读，动作定义方式.mp4
├─5-基础解读，角色定义.mp4
├─6-单动作智能体实现方法.mp4
├─7-多动作配置方法.mp4
├─8-定时器任务环境配置.mp4
├─9-定时器任务流程解读分析.mp4
(23)\llama3相关\llama3应用实战；目录中文件数:7个
├─1-LLama3模型下载与配置安装.mp4
├─2-环境相关配置解读.mp4
├─3-工具调用流程拆解.mp4
├─4-功能调用方法实例.mp4
├─5-RAG环境配置搭建.mp4
├─6-LLAMA3应用RAG搭建方法.mp4
├─7-RAG基本流程分析.mp4
(24)\llama3相关\llama3微调量化部署一条龙；目录中文件数:6个
├─1-Lora微调方法.mp4
├─2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
├─3-llama3模型微调实例.mp4
├─4-llama3微调后进行量化.mp4
├─5-llama.cpp量化实例.mp4
├─6-部署应用.mp4
(25)\唐宇迪AI Agent（抖音2024）\课件；目录中文件数:1个
├─全网最全的GPT指令合集.pdf
(26)\新增Coze打造Agent\小红书提示词；目录中文件数:3个

有需要联系v；加客服窗口的联系方式

摘要：本文围绕“迪哥全套智能Agent与大模型实战从架构原理到微调优化与项目落地完整指南”这一核心主题，系统梳理了智能Agent与大模型从底层原理到应用实践的完整路径。文章从整体架构设计、关键技术拆解、微调与优化方法论以及真实项目落地四个维度展开，既注重理论深度，又强调实战价值。通过对智能Agent协作机制、大模型训练模式、推理效率优化以及行业应用场景的深入分析，帮助读者构建起从“理解原理”到“动手实操”，再到“商业变现”的全链路知识体系。无论是初学者想快速入门，还是技术人员希望进阶提升，亦或是企业决策者筹划智能化转型，都能从本指南中获得清晰的方法论指引与可复制的实战路径。

一、智能Agent架构原理

在“迪哥全套智能Agent与大模型实战”体系中，智能Agent的架构设计是整个系统的基石。智能Agent并非单一模型的简单调用，而是由感知层、决策层、执行层和反馈层共同构成的复杂系统。感知层负责接收外部信息，决策层基于大模型进行推理判断，执行层则将决策转化为具体行动，反馈层再将结果反哺系统形成闭环，这种结构决定了Agent具备持续学习与自我演进的能力。

从技术实现角度来看，Agent架构强调“模块解耦与协同运行”。各功能模块相对独立，却又能够通过统一的通信协议高效协作。这种设计不仅提升了系统的稳定性，也为后续的功能扩展与性能优化预留了空间。例如，当需要接入新的工具或数据源时，只需对特定模块进行增强，而不必推倒重来，这正是工程化思维在智能系统中的直接体现。

此外，多Agent协同机制也是本指南重点强调的内容。在复杂业务场景中，单一Agent往往难以完成所有任务，而多个Agent通过分工协作、信息共享与策略博弈，可以模拟真实团队的协作模式，大幅提升问题解决效率。这种多Agent架构不仅适用于自动化办公、智能客服，也为金融分析、研发辅助等高价值场景提供了新的技术范式。

二、大模型能力解析路径

大模型作为智能Agent的“智慧大脑”，其能力边界直接决定了Agent系统的上限。“迪哥全套智能Agent与大模型实战”从模型结构、训练机制和推理逻辑三个层面，系统解析了大模型的核心能力。通过对Transformer架构、自注意力机制以及参数规模扩展规律的讲解，帮助读者理解为什么大模型具备强大的语言理解与生成能力。

在训练层面，大模型通常经历海量数据的预训练阶段，再通过少量高质量数据进行指令微调，从而适配具体任务。这一路径不仅降低了训练门槛，也让企业和开发者能够以较低成本构建具备行业知识的专用模型。本指南特别强调，数据质量远比数据规模更重要，高价值、强标注的数据才是决定模型效果的关键因素。

在推理能力方面，大模型不再只是“概率生成器”，而是逐渐向“可解释推理引擎”演进。通过思维链、工具调用以及多轮对话机制，大模型能够展现出接近人类的逻辑推演过程。这种能力的提升，使得大模型可以胜任更复杂的任务，例如自动编程、策略规划与跨领域知识融合，为智能Agent的深度应用奠定了技术基础。

三、微调优化实战方法

微调是将通用大模型转化为行业专用模型的关键一步。在“迪哥全套智能Agent与大模型实战”中，微调不再被视为高不可攀的技术壁垒，而是通过标准化流程拆解为“数据准备—参数配置—训练评估—持续优化”四个阶段。每一个阶段都有明确的方法论与操作要点，读者可以按部就班完成从零到一的模型定制。

在数据层面，指南强调构建“高密度知识数据集”。相比随意抓取的大规模噪声数据，经过业务专家筛选、整理和标注的数据更能显著提升模型在垂直领域的表现。例如在法律、医疗、金融等专业领域，少量高质量样本往往能取得远超预期的效果，这也是微调效率的核心来源。

在性能优化方面，本指南还系统介绍了参数高效微调、推理加速与成本控制策略。通过LoRA、量化、蒸馏等技术，可以在保证效果的前提下大幅降低算力消耗，使大模型从“昂贵的实验品”转变为“可规模化部署的生产力工具”。这些方法为中小团队和创业者参与大模型应用创新提供了现实可行的路径。

四、项目落地应用策略

真正衡量“迪哥全套智能Agent与大模型实战”价值的标准，在于项目是否能够成功落地并产生实际收益。指南以多个行业案例为线索，全面展示了从需求分析、方案设计到系统部署的完整流程。无论是企业知识库问答、智能客服系统，还是自动化数据分析与内容生成平台，都可以在这一框架下快速完成原型搭建。

在项目实施过程中，最关键的并非单点技术突破，而是整体系统的工程化能力。包括数据管道建设、模型服务化部署、日志监控与安全控制等，都是确保系统长期稳定运行的必要条件。指南特别强调，只有将大模型真正融入业务流程，形成“人机协同”的工作模式，才能释放其最大价值。

从商业视角来看，智能Agent与大模型的落地不仅是技术升级，更是组织模式和业务流程的重构。通过减少重复劳动、提升决策效率和优化客户体验，企业能够在激烈的市场竞争中获得新的增长点。而本指南所提供的落地方法论，正是帮助企业从“概念验证”走向“规模应用”的关键桥梁。

总结：

综上所述，“迪哥全套智能Agent与大模型实战从架构原理到微调优化与项目落地完整指南”以系统性视角打通了从技术底层到商业应用的全过程。它不仅帮助读者理解智能Agent与大模型为何强大，更重要的是告诉大家如何真正用好这项技术。从架构到能力解析，从微调方法到工程落地，每一个环节都紧密衔接，形成清晰可执行的学习与实践路径。

在智能化浪潮加速到来的今天，掌握智能Agent与大模型已不再是少数技术专家的专利，而是正在成为各行各业的基础能力。本指南所构建的知识体系与实战经验，为个人成长、团队升级与企业转型提供了坚实支撑，也为未来更广泛的智能应用奠定了重要基础。

本文由nayona.cn整理

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