课程背景：

本课程旨在为学员构建一个全面、系统化的 AIGC (AI-Generated Content) 知识体系，从宏观生态趋势到微观技术核心，再到前沿开发实践，全方位赋能学员掌握 AIGC 时代的核心竞争力。课程将深入剖析 AIGC 生态系统的构成与发展脉络，聚焦于前沿大语言模型 DeepSeek R1 的核心技术，并结合最新的多智能体（Multi-Agent）和 LLMOps 框架，培养学员的实际应用与开发能力。

课程收益

系统化认知： 全面了解 AIGC 的生态体系，洞悉其产业格局与未来发展趋势。

核心技术掌握： 深度掌握大语言模型 DeepSeek R1 的架构原理、关键技术及应用优势。

实践能力培养： 熟练运用 AutoGen、MetaGPT 和 Dify 等前沿框架，具备构建和运营复杂 AIGC 应用的实战能力。

课程大纲：

模块一：AIGC 生态体系与发展趋势

本模块将从宏观视角出发，帮助学员建立对 AIGC 领域的整体认知，理解其商业价值和未来走向。

• 第一讲：AIGC 概念与核心应用领域

• AIGC       的定义、发展历程与关键里程碑

• 文本、图像、音频、视频等领域的 AIGC 应用实例剖析

• AIGC       对不同行业（如传媒、娱乐、教育、金融等）的颠覆性影响

• 第二讲：当前 AIGC 产业格局与主要玩家

• 全球及中国 AIGC 市场概览

• 顶尖科技公司 (如 Google, OpenAI, Meta, Anthropic) 与新兴力量 (如 DeepSeek, Mistral AI) 的战略布局

• 开源社区与闭源模型的发展现状与对比

• AIGC       领域的投融资趋势与创业机会

• 第三讲：AIGC 未来发展趋势与前沿技术展望 (2025-2030)

• 多模态融合：从文本到音视频的无缝生成

• Agentic       AI：自主智能体的兴起与应用 (为模块三做铺垫)

• 端侧 AI：模型轻量化与边缘计算的结合

• AI 安全、伦理与治理：技术发展面临的挑战与应对

模块二：大语言模型 DeepSeek R1 核心技术

本模块将深入技术内核，以备受瞩目的 DeepSeek R1 模型为例，解构其设计思想与技术创新。

• 第四讲：DeepSeek R1 模型架构与核心原理

• 深入解读 Transformer 架构的演进

• 核心技术一：专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）架构

• MoE        的工作原理与优势

• DeepSeek        R1 如何通过 MoE 实现性能与效率的平衡

• 核心技术二：强化学习驱动的推理能力

• 超越监督微调（SFT）的强化学习（RL）路径

• DeepSeek        R1 如何通过 RL 激励模型的复杂推理与自我反思能力

• 第五讲：DeepSeek R1 的关键技术特性与性能优势

• 多令牌预测（Multi-token Prediction）：提升推理速度的关键

• 在数学、编程与逻辑推理等领域的卓越表现及评测数据分析

• 与其他顶尖模型（如 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet）的横向对比

• 模型的潜在局限性分析（如推理速度、稳定性等）

• 第六讲：DeepSeek R1 的实践应用与微调指南

• 如何通过 API 有效调用 DeepSeek R1 模型

• 针对特定任务进行模型微调（Fine-tuning）的基本流程与策略

• 构建基于 DeepSeek R1 的知识问答、代码生成等应用的案例分享

• 负责任 AI：在使用开源模型时需要注意的安全与伦理考量

模块三：多智能体与 LLMOps 开发框架

本模块聚焦于前沿实践，通过 AutoGen、MetaGPT 和 Dify 这三个各具特色的框架，将理论知识转化为可协同工作、可运营的复杂应用。

• 第七讲：前沿开发范式：从单体应用到多智能体协同与 LLMOps

• AutoGen:       微软出品，灵活的多智能体对话框架，擅长构建可定制的、由对话驱动的复杂工作流。

• MetaGPT:       将软件开发流程SOP化，通过为智能体分配不同角色（产品经理、工程师等）来自动化完成软件开发任务。

• Dify:       一站式 LLMOps 平台，提供可视化界面，旨在简化 AI 应用的创建、部署、运营和监控，降低开发门槛。

• 框架对比：AutoGen 的灵活性 vs MetaGPT 的结构化 vs Dify 的易用性。

• 第八讲：使用 AutoGen 构建多智能体协作系统

• AutoGen       核心概念：可对话的智能体 (Conversable Agents)、用户代理智能体 (UserProxyAgent)、助手智能体       (AssistantAgent)。

• 实战一： 搭建一个“研究员-评论员”双智能体系统，自动完成信息搜集和观点总结。

• 实战二： 设计一个包含“人-在-环路”(Human-in-the-loop) 的工作流，实现人机协作。

• 探索 AutoGen Studio：通过低代码界面快速原型化多智能体应用。

• 第九讲：使用 MetaGPT 实现软件开发自动化

• MetaGPT       核心理念：SOPs (标准作业程序) 与角色扮演。

• 理解 MetaGPT 的工作流程：从一行需求输入到生成用户故事、架构设计、代码和文档。

• 实战三： 输入一个简单的应用需求（如“开发一个命令行贪吃蛇游戏”），观察并分析 MetaGPT 生成的全过程产出物。

• 探讨 MetaGPT 在快速原型验证和自动化代码生成方面的应用场景与局限。

• 第十讲：使用 Dify 快速构建与运营 AI 应用

• Dify       平台核心功能：可视化 Prompt 编排、知识库管理、插件集成、API 发布与监控。

• 实战四： 在 Dify 上创建一个基于知识库的智能客服机器人，无需编写代码。

• 实战五： 将 DeepSeek R1 模型接入 Dify，并发布为可供调用的 API 服务。

• 课程总结与结业项目指导：结合所学，选择合适的框架设计并实现一个完整的、可运营的 AIGC 应用。