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中培IT学院《Agent技术应用开发实践》课程开启智能未来

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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。

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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

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