课程介绍

在大语言模型和人工智能快速发展的时代，基于 LLM(Large Language Model)的 AI Agent 应用开发已成为软件开发领域的重要课题。本课程旨在全面介绍如何利用 GPT 大语言模型构建智能 AI Agent，课程内容涵盖 GPT 大模型的核心原理与工作机制，AI Agent 的基本概念、技术架构与具体实现方法，同时，本课程还将给出AI Agent 在办公自动化、物流、智能客服等领域的实际应用案例。

通过学习本课程，你将掌握在 GPT 大模型时代下开发高质量 AI Agent 应用的关键技能，了解其对软件工程各环节的影响与应对之策，把握 AI Agent 技术的最新发展动向与未来趋势。无论你是软件工程师、AI 开发者，还是对人工智能技术感兴趣的爱好者，本课程都将帮助你拓展视野，激发感，在 AI 时代的浪潮中立于不败之地。

课程收益

• 大语言模型工作原理
  

• GPT 和 OpenAI开发的基本知识

  Prompt Engineering 提示⼯程技巧及实战

• OpenAI Assistant API实现

• 多个Agent实战案例

•  CoT，ReAct, Plan&Execute, Self-Ask等Agent思维框架

课程大纲

Part 1： 大语言模型驱动的Agent

本课将带你探索大语言模型驱动的Agent技术,了解其定义,发展层级,以及将如何改变我们的工作和生活。你将学习构建Agent的三大技术基石：AIGC大语言模型,开发框架和软件平台,以及业务场景和数据资源。通过本课程,你将对Agent技术有一个全面而深入的认识,为后续的实战开发打下坚实基础。

• Agent的定义和5个发展层级

• Agent将如何改变工作和生活

• 构建Agent的技术基石：AIGC大语言模型,

• 构建Agent的技术基石：开发框架和软件平台

• 构建Agent的技术基石：业务场景,数据资源

• CoT，ReAct, Plan&Execute, Self-Ask等Agent思维框架及实战演示
  

 Part 2： 大语言模型应用开发工具一览

本课将介绍当前主流的大语言模型应用开发工具,包括OpenAI API,OpenAI Assistants,LangChain和LlamaIndex。通过学习这些工具的基础知识和实战案例,你将掌握如何利用它们快速构建基于大语言模型的应用程序。无论你是AI开发新手还是有经验的开发者,这些工具的快速入门都将帮助你提升实战技能,跟上AI技术的最新发展。

• OpenAI      API 基础与实战案例

• OpenAI      Assistants 实战案例

• LangChain实战案例

• LlamaIndex实战案例

  
  

 Part 3：OpenAI Assistants 实战：实现自动化办公

本课将深入实践OpenAI Assistants,学习如何调用GPT-4,DALL·E等先进AI模型,实现自动化办公。你将了解Assistants的功能和使用场景,并通过一个实战案例学习如何使用Assistants API和DALL·E创作PPT，掌握利用AI助手提升工作效率的实用技能。

• 用OpenAI API调用GPT-4, DALL·E等先进AI模型

• Assistants的功能和使用场景

• Agent      实战：使用Assistants API和DALL·E创作PPT

  
  

 Part 4：LangChain框架实战 -  ReAct Agent开发

本课将介绍LangChain框架,一个用于构建基于语言的AI应用的强大工具。你将学习ReAct框架,了解如何实现推理与行动的协同。通过两个实战案例,你将掌握使用Function Calling实现多功能选择引擎,以及使用ReAct框架实现自动定价。

• LangChain简介：用于构建基于语言的AI应用

• ReAct框架：推理与行动的协同

• Agent      实战：Function Calling实现多功能选择引擎

• 实战：ReAct框架实现自动定价

  
  

Part 5：LlamaIndex RAG实战 – 用Agent实现知识提取与检索增强

本课将介绍LlamaIndex,一个用于管理非结构化数据的强大工具。你将学习如何使用大模型和Agent机制提高检索准确性和效率。通过一个实战案例,你将掌握使用LlamaIndex实现检索增强型Agent的技能，并了解知识提取与检索增强的最新进展,提升处理非结构化数据的能力。

• LlamaIndex用于管理非结构化数据

• 使用大模型和Agent机制提高检索准确性和效率

• Agent实战：使用LlamaIndex实现检索增强型Agent

  
  

 Part 6：AutoGPT, BabyAGI, CAMEL - GitHub明星项目解析

本课将带你解析当前GitHub上最受关注的几个开源Agent项目,包括AutoGPT,BabyAGI和CAMEL。你将了解它们的架构设计和核心代码实现。通过一个实战案例,你将学习如何基于这些明星开源项目构建自己的Agent应用，并快速掌握当前最前沿的Agent开发技术,启发你的创意灵感。

• 开源Agent项目介绍- AutoGPT

• 开源Agent项目介绍- BabyAGI

• 开源Agent项目介绍- CAMEL

• 架构解析和核心代码讲解

• 实战：基于明星开源项目构建Agent应用

  
  

 Part 7：多Agent系统框架 - 协作式AI

本课将探索多Agent系统的世界,了解如何通过Agent间的分工协作完成大型复杂任务。你将学习AutoGPT和MetaGPT等框架,了解如何实现Agent自主生成子Agent执行子任务,以及如何将任务分解为函数,动态创建Agent执行。通过一个实战案例,你将掌握构建多Agent系统执行复杂任务的技能。

• 多Agent系统的价值：大型复杂任务的分解与协作

• AutoGPT：Agent自主生成子Agent执行子任务

• MetaGPT：将任务分解为函数,动态创建Agent执行

• 构建多Agent系统执行复杂任务

  
  

Part 8：前沿进展 - 学术论文与产业发展

本课将带你纵览Agent技术的最新学术研究进展,分析相关技术路线图和发展趋势,以及产业界的落地案例与应用价值。你将了解人工智能新时代的机遇与挑战,Agent给各行业带来的颠覆性影响,以及伦理,隐私,安全等社会关注问题。通过本课,你将对AI时代有一个前瞻性的认识,为个人的学习和发展做好准备。

• 学术界关于Agent技术的最新研究进展

• 相关技术路线图和发展趋势分析

• 产业界的落地案例与应用价值分析

• 人工智能新时代的机遇与挑战

• Agent给各行业带来的颠覆性影响

• 伦理,隐私,安全等社会关注问题探讨

• 个人在AI时代的学习和发展建议