中培IT学院《Agent技术应用开发实践》课程开启智能未来
浏览:45次 作者:小编在人工智能技术飞速迭代的今天,大模型驱动的Agent(智能体)技术正掀起新一轮产业革命:从智能客服、自动化流程到企业级AI助手,AI Agent已成为企业降本增效、重构竞争力的核心引擎。然而,如何基于国产大模型快速搭建高可用Agent系统?如何解决复杂场景下的意图理解、工具调用与幻觉抑制难题?中培IT学院推出的“基于DeepSeek大模型的Agent技术应用开发实践培训”,为开发者与企业提供从理论到落地的全栈解决方案。
一、课程背景:Agent技术——企业智能化转型的必争之地
随着DeepSeek、GPT-4o等大模型技术突破,AI Agent正从“技术概念”走向“规模应用”。据统计,2024年全球AI Agent市场规模已达120亿美元,67%的500强企业已启动Agent相关项目。然而,企业在实践中普遍面临三大挑战:
技术门槛高:大模型微调、RAG增强、工具调用等关键技术缺乏系统化指导;
场景适配难:通用模型难以满足垂直领域需求,业务流程与AI能力融合不足;
落地成本高:自建大模型成本高昂,开源模型优化与国产化替代经验匮乏。
中培IT学院深度整合DeepSeek大模型技术生态与行业落地经验,推出聚焦Agent开发的全链路实战课程,覆盖从Prompt工程到系统部署的全流程,助力学员掌握下一代AI应用开发的核心能力。
二、课程亮点:国产大模型+全场景实战,打造硬核技术竞争力
1. 深度结合DeepSeek大模型技术优势
更高效的计算架构:解析DeepSeek MoE(混合专家)模型的动态路由机制,相比传统模型推理效率提升5倍;
更可控的知识管理:实战演练基于DeepSeek-R1的RAG增强技术,解决行业知识实时更新与幻觉抑制难题;
更灵活的工具调用:通过DeepSeek-API实现多模态工具链集成,完成数据分析、自动化报表等复杂任务。
2. 六大核心模块覆盖开发全生命周期
课程以“场景定义→模型选型→系统开发→部署运维”为主线,通过金融、医疗、制造等8大行业案例,拆解Agent开发全流程:
模块1:大模型技术选型与调优
对比DeepSeek、GLM、GPT-4等模型特性,掌握模型微调(LoRA/P-Tuning)与量化压缩技术。
模块2:Agent架构设计与Prompt工程
学习ReAct、AutoGPT等框架,通过思维链(CoT)提示词优化意图理解准确率。
模块3:工具增强与复杂任务编排
实战API调用、代码解释器、知识库检索,构建订票助手、智能风控Agent等应用。
模块4:多模态与记忆管理
实现图文交互、长对话记忆保持,开发电商导购、医疗影像分析Agent。
模块5:系统部署与性能优化
基于DeepSeek-Infinity推理引擎,实现高并发场景下的低延迟响应。
模块6:安全与合规实践
掌握数据脱敏、内容审核、国产化适配方案,满足金融、政务等行业合规要求。
3. 顶尖导师+项目制教学,还原企业级开发场景
顶尖导师团队:由国内顶尖AI专家授课,分享千亿级参数模型调优经验;
真实项目实战:学员分组完成“基于多模态大模型的Agent开发”等项目,产出可直接复用的代码库与部署方案;
企业级开发环境:提供云端GPU算力与DeepSeek-API接口,支持LangChain、LlamaIndex等主流开发框架实战。
三、课程收益:个人与企业双维度价值升级
企业收益
降低AI应用开发成本40%,缩短项目周期至2-3个月;
构建自主可控的Agent系统,实现业务流程自动化率提升60%;
获得DeepSeek官方技术认证,优先接入行业生态资源。
学员收益
掌握Agent开发全栈技能,覆盖从Prompt编写到模型部署的15+核心工具;
获得中国信息化培训中心颁发的《人工智能高级工程师》证书;
加入AI开发者社区,获取最新行业方案与职位内推机会。
四、课程大纲:从零构建企业级Agent系统
培训共计3天,每天6小时,具体日程安排如下:
内容 | 详情 |
第一部分:大模型驱动的Agent智能体概述 | 1.智能体的定义与特点 2.智能体与传统软件的关系 3.智能体与LLM的关系 4.从ChatGPT到智能体 5.智能体的五种能力 6.记忆,规划,工具,自主决策,推理 7.多智能体协作 8.企业级智能体应用与任务规划 9.智能体开发 |
第二部分: 基于大模型的Agent技术框架 | 1.Agent的四大要素 2.Agent的规划和决策能力 3.Agent的各种记忆机制 4.Agent的核心技能:调用工具 5.Agent的推理引擎:ReAct框架 6.何谓ReAct 7.用ReAct框架实现简单Agent 8.基于ReAct框架的提示 9.构建ReAct Agent |
第三部分: 基于LangChain构建智能体 | 1.何谓LangChain 2.LangChain中的六大模块 3.LangChain和Agent开发 4.LangChain构建智能体的类型 5.LangChain构建工具 6.何谓LlamaIndex 7.说说LlamaIndex 8.LlamaIndex和基于RAG的AI开发 9.简单的LlamaIndex开发示例 |
第四部分: 推理与行动的协同——通过LangChain中的ReAct框架实现 | 1.复习ReAct框架 2.LangChain中ReAct Agent 的实现 3.LangChain中的工具和工具包 4.create_react_agent创建鲜花定价Agent 5.深挖AgentExecutor的运行机制 6.在AgentExecutor中设置断点 7.思考:模型决定搜索 8.行动:工具执行搜索 9.思考:模型决定计算 10.行动:工具执行计算 11.思考:模型完成任务 |
第五部分: 计划和执行的解耦-通过LangChain中的Plan-and-Execute实现 | 1.Plan-and-Solve策略的提出 2.LangChain中的Plan-and-Execute Agent 3.通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理 4.为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具 5.创建Plan-and-Execute Agent并尝试一个“不可能完成的任务” 6.完善请求,让Agent完成任务 7.从单Agent到多Agent |
第六部分: 多Agent 最佳实践 | 1.智能体和多智能体 multi-agent systems 2.监督者:每个Agent与一个监督者Agent通信 3.自定义多Agent工作流:每个Agent只与其他Agent通信 4.Multi-Agent多角色协作 5.SOP拆解 6.角色扮演 7.反馈迭代 8.监督控制 9.workflow automation 10.企业工程化最佳实践 |
第七部分: 基于多模态构建Agent | 1.多模态技术原理讲解 2.常用的多模态模型介绍、原理解析 3.多模态典型应用场景举例,以及技术实现 4.多模态技术实战 5.多模态需求输入:图像、语音、文本 6.语音输入集成模块 7.图像输入集成模块 8.核心需求理解与多轮输入整合模块 9.语音输入处理 10.利用多模态技术实现多模态智能聊天对话 基于多模态大模型的Agent开发 |
第八部分:分析国外智能体典型案例和商业应用 | 1.解读斯坦福小镇项目:生成式智能体典型案例 2.AutoGPT:通过自然语言的需求描述执行自动化任务 3.BabyAGI:根据任务结果自动创建,排序和执行新任务 4.MetaGPT:重塑生成式AI与软件开发界面 5.AutoGen:下一代LLM应用的启动器 6.ChatDev:重塑软件开发的AI群体智能协作框架 7.Camel AI:引领自主与交流智能体的未来 |
第九部分: 基于Dify 本地化构建智能体 | 1.Dify:零基础开发对话机器人 2.功能概述 3.基础能力 4.插件 5.工作流 6.记忆库 7.查询天气机器人的最终效果 8.创建你的第一个机器人 9.用自然语言优化输出结果 10.用工作流优化输出结果 11.综合实战:基于Dify的数据库查询实现 12.Dify本地化与Agent各终点发布(网页嵌入、微信、API) |
第十部分: 企业专属领域的智能客服Agent | 1.打造专属领域的客服聊天机器人 2.客服聊天机器人概述 3.客服聊天机器人价值简介 4.客服聊天机器人研发工具 5.AI课程客服聊天机器人总体架构 6.前端功能设计 7.后端功能设计 8.AI课程客服聊天机器人应用实例 |
第十一部分: LangChain整合DeepSeek构建知识图谱 | 1.Neo4j基础概念:Nede、Relationship、Property 2.使用 Cypher 查询语言进行数据建模、插入和查询。 3.网络配置文件(config)的基本结构和参数分析 4.基于config指定数据清洗与标准化格式 5.基于本地大模型的结构化分析实现 6.LangChain 自动生成并优化 Cypher 查询 7.LangServe发布图谱服务器 |
第十二部分: Manus快速上手与办公赋能 | 1.Manus产品架构解析:云端智能体、多工具调用、任务分解与自主执行 2.Manus在职场的应用:文档智能处理、任务自动化、代码编写与调试 3.Manus实操训练:任务自动化演练、网页数据采集、代码执行挑战 4.Manus办公赋能:会议纪要自动总结、 5.Manus 办公赋能:邮件自动分类与回复 6.Manus 办公赋能:PPT生成对比 |
第十三部分: Manus 数据分析智能化 | 1.跨平台AI协同:DeepSeek+Manus组合优化内容生产 2.跨平台AI协同:任务自动化与知识检索结合 3.Manus在数据分析中的应用:销售数据分析、市场调研报告 4.高级AI数据分析演练:实时数据抓取与分析、A/B测试优化 5.智能体如何重塑工作模式:AI从辅助工具到自主执行体的演变 6.Agent私有化、数据安全与企业适配性问题 |
五、报名指南:抢占AI Agent开发先机
适合人群
AI工程师、算法研究员、技术负责人
企业数字化转型部门负责人
希望转型AI开发的程序员、产品经理
课程形式
线下班:北京/成都
线上班:实时直播+录播回放+在线答疑
企业定制:根据需求调整课程内容与行业案例
2025年度开班计划
4月班(北京):2025年4月28-30日
10月班(成都):2025年10月23-25日
结语
AI Agent正在重塑千行百业的运行规则,而DeepSeek大模型为国产技术生态提供了坚实底座。中培IT学院以“技术深度+实战导向”为核心,助力开发者与企业突破AI应用落地瓶颈,打造自主可控的智能体解决方案。
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- 标签: DeepSeek 大模型 Agent技术