2025年AI智能体（Agent）

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课程来自2025AI智能体开发课程。你将系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流。课程深度结合MetaGPT、AutoGen等前沿框架，并涵盖大模型微调、RAG知识库构建等高级应用。通过真实项目实操，不仅学会工具使用，更能掌握从流程分析、节点搭建到部署落地的完整开发能力，最终能独立创建解决实际问题的AI智能体。



课程目录：

├─01、课程介绍
│ 1、课程介绍.mp4
│
├─02、Coze打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（6小节）
│ 2-1COZE登录与创建工作流方法.png
│ 2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp4
│ 2-3插件配置方法与参数.mp4
│ 2-4大模型节点配置方法.mp4
│ 2-5结束节点配置.mp4
│ 2-6智能体配置方法.mp4
│
├─03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方法）（5小节）
│ 3-1循环节点方法解读.mp4
│ 3-2循环中参数的定义方法.mp4
│ 3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）.mp4
│ 3-4智能体测试与输出节点.mp4
│ 3-5批处理的作用与效果.mp4
│
├─04、COZE打造历史人物视频素材（12小节）
│ 4-10选修：自定义插件配置方法实例.mp4
│ 4-11选修：工作流中添加视频插件.mp4
│ 4-1做视频素材业务逻辑分析.mp4
│ 4-2做剧本节点系统提示词方法.mp4
│ 4-3完成剧本节点输出.mp4
│ 4-4画面描述与图像生成节点构建.mp4
│ 4-5图像违规词限制与运镜节点.mp4
│ 4-6视频节点构建与错误分析.mp4
│ 4-7图像生成节点错误调试并保险.mp4
│ 4-8视频生成节点容易违规的解决方法.mp4
│ 4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4
│ 后三节（9-11）选修内容说明（图文）.png
│
├─05、COZE自动化剪辑（继续历史人物章节）（5小节）
│ 5-1时间线定义方法.mp4
│ 5-2剪映插件介绍.mp4
│ 5-3时间线和素材绑定方法.mp4
│ 5-4剪映草稿添加素材方法.mp4
│ 5-5得到合成后的视频.mp4
│
├─06、COZE打造智能客服（5小节）
│ 6-1对话流配置与创建.mp4
│ 6-2选择器的使用方法.mp4
│ 6-3数据库与大模型的匹配方法.mp4
│ 6-4知识库构建与匹配方法.mp4
│ 6-5汇总输出与测试.mp4
│
├─07、COZE结合飞书表格办公（5小节）
│ 7-1DEMO演示与基本流程分析.mp4
│ 7-2表格填入模块解读.mp4
│ 7-3表格的输入与输出.mp4
│ 7-4查找与匹配的方法.mp4
│ 7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4
│
├─08、COZE打造装修设计与应用创建（5小节）
│ 8-1DEMO演示与应用分析.mp4
│ 8-2输入参数与大模型配置.mp4
│ 8-3图像生成模型配置.mp4
│ 8-4COZE中的应用模块配置.mp4
│ 8-5COZE应用界面设计.mp4
│
├─09、文案（小红书笔记）生成智能体搭建方法（2小节）
│ 9-1提示词与工作流配置.mp4
│ 9-2插件配置方法与输出.mp4
│
├─10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用（5小节）
│ 10-1COZE-API开通方法.mp4
│ 10-2API外部调用方法实例演示.mp4
│ 10-3Cursor应用例子分析.mp4
│ 10-4用CURSOR构建一个浏览器插件.mp4
│ 10-5API调用与插件测试.mp4
│
├─11、COZE打造数据分析智能体（8小节）
│ 11-1效果演示与数据读取.mp4
│ 11-2数据清洗与处理.mp4
│ 11-3结合DeepSeek构建代码节点.mp4
│ 11-4结合DeepSeek进行数据分析.mp4
│ 11-5配置插件把分析结果存在excel里.mp4
│ 11-6数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4
│ 11-7不同可视化图表配置方法.mp4
│ 11-8输出与展示配置.mp4
│
├─12、COZE中配置自己的插件（3小节）
│ 12-1插件的基本配置方法.mp4
│ 12-2输入输出参数配置方法.mp4
│ 12-3在工作流中配置自己的插件并使用.mp4
│
├─13、COZE发票助手搭建（5小节）
│ 13-1发票助手插件接入.mp4
│ 13-2数据表创建方法.mp4
│ 13-3识别工作流配置与测试.mp4
│ 13-4调用模块工作流配置.mp4
│ 13-5知识库配置.mp4
│
├─14、COZE邮件助手（3小节）
│ 14-1自定义插件创建方法与流程.mp4
│ 14-2插件输出配置与循环体.mp4
│ 14-3知识库配置与结果输出.mp4

……

├─新增LLAMA3相关
│ Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip
│ llama3.rar
│
├─新增RAGFLOW
│ ragflow_api.py
│
└─补充
└─llama3
│ llama3.rar
│
└─llama3
│ email_jijianyun.py
│ email_send.py
│ lm3.py
│ Modelfile
│
├─.idea
│ │ .gitignore
│ │ .name
│ │ llama3.iml
│ │ misc.xml
│ │ modules.xml
│ │ workspace.xml
│ │
│ └─inspectionProfiles
│ profiles_settings.xml
│ Project_Default.xml
│
├─all-MiniLM-L6-v2
│ config.json
│ config_sentence_transformers.json
│ data_config.json
│ model.safetensors
│ sentence_bert_config.json
│ special_tokens_map.json
│ tokenizer.json
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├─RAG
│ │ app.py
│ │ app.txt
│ │ assistant.py
│ │ groq_llama3.py
│ │ Quantize_LLMs_to_GGUF(1).ipynb
│ │ require.txt
│ │
│ └─pycache
│ assistant.cpython-310.pyc
│ assistant.cpython-39.pyc
│
└─pycache

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