课程以 Clawdbot/OpenClaw 通用智能体架构为起点，系统推进至岗位化改造、市场化协作（Bot→Human 派单认领）、VPC 规模化部署，最终收束于 GUI Agent 终局形态。

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 DeepSeek为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。 本课程专为金融科技从业者、风险管理人员及技术开发人员设计，系统讲解大语言模型(LLM)在金融领域的应用实践与前沿算法。通过理论与实战结合的方式，深入探讨LLM在风险管理、合规审计、智能投顾等核心场景的技术实现，帮助学员掌握RAG知识库构建、Agent智能体开发等关键技能，培养利用前沿技术驱动金融创新的能力。课程内容基于讲师为平安、中信银行等多家金融企业定制培训的实战经验，结合最新行业案例与技术框架，确保学员能够快速将所学知识应用于实际工作场景。 如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。

想要站在AI技术的前沿，亲手打造出属于自己的智能Agent吗？本课程带你踏上一场充满挑战与创新的AI之旅！我们不仅涵盖AI Agent的基础到高级应用，更通过五大热门场景、11个实战案例，让你亲身体验从规划到上线的全过程。独特的教学方式，实战为导向，让你快速掌握开发技巧。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里解锁AI Agent的新技能。快来加入，一起打造属于你的智能未来！

随着大模型技术的迅猛发展，全球各行业正迎来深刻变革。从个性化数字伴侣到智能化企业管理，从自动化研发到具身智能与空间计算，大模型技术正在快速渗透并重塑各个领域的运作方式。本课程旨在全面覆盖 AI 大模型在 CIO、CTO 线产品视角下的深度应用，系统讲解如何在软件研发管理中提升效能，以及如何 驱动 ToB 和 ToC 产品线的创新与产业化。通过贯穿全程的综合案例、技术解析和实战环节，学员将掌握 AI 大模型的核心能力、产品落地全流程及商业化策略，推动自身业务的创新与发展。

掌握大语言模型在金融领域的核心应用技术（RAG、Agent、知识图谱等） 能够独立设计并实现金融领域大模型应用系统 理解金融风险管理的前沿技术与实现方法 具备金融AI项目的合规设计与工程化落地能力 洞察技术驱动的金融创新方向与商业机会

在大模型时代，Agent（智能体）已成为AI应用开发的主要范式。本次培训将从Python+大语言模型 的角度出发，结合金融科技研发与测试领域的实操案例，带领学员掌握AI Agent 的核心概念与开发技巧。 课程重点是：如何用 Python 将大模型与工具调用、知识检索、任务编排结合起来，完成一个个可落地的智能体系统。特别聚焦金融研发与测试场景中的自动化提效。 内容覆盖主流 Python Agent 框架（LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、 AutoGen）及低代码平台（DIFY）的使用方法，同时结合 实战 RAG 演示与多智能体协作 开发，帮助学员快速积累项目经验。