【培訓(xùn)對象】
AI工程師、算法工程師，各類軟件企業(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設(shè)計師、技術(shù)負(fù)責(zé)人、架構(gòu)師、高校計算機(jī)及人工智能專業(yè)師生等。

【培訓(xùn)收益】
1.深入理解AI大模型與Agent技術(shù)的核心原理； 2.深入了解AI大模型與Agent技術(shù)架構(gòu)及運(yùn)作機(jī)制； 3.挖掘AI大模型與Agent技術(shù)在企業(yè)業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用場景； 4.學(xué)會結(jié)合AI大模型與Agent技術(shù)進(jìn)行分析與解決復(fù)雜問題； 5.顯著提升工作效能，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化處理； 6.促進(jìn)團(tuán)隊協(xié)作優(yōu)化，推動行業(yè)技術(shù)交流，拓寬職業(yè)發(fā)展道路。

第一天 第一部分:大模型驅(qū)動的Agent智能體概述 1.智能體的定義與特點(diǎn)
2.智能體與傳統(tǒng)軟件的關(guān)系
3.智能體與LLM的關(guān)系
4.從ChatGPT到智能體
5.智能體的五種能力
6.記憶，規(guī)劃，工具，自主決策，推理
7.多智能體協(xié)作
8.企業(yè)級智能體應(yīng)用與任務(wù)規(guī)劃
9.智能體開發(fā)
第二部分: 基于大模型的Agent技術(shù)框架 1.Agent的四大要素
2.Agent的規(guī)劃和決策能力
3.Agent的各種記憶機(jī)制
4.Agent的核心技能：調(diào)用工具
5.Agent的推理引擎：ReAct框架
6.何謂ReAct
7.用ReAct框架實(shí)現(xiàn)簡單Agent
8.基于ReAct框架的提示
9.構(gòu)建ReAct Agent
第三部分: 基于LangChain構(gòu)建智能體 1.何謂LangChain
2.LangChain中的六大模塊
3.LangChain和Agent開發(fā)
4.LangChain構(gòu)建智能體的類型
5.LangChain構(gòu)建工具
6.LangChain構(gòu)建Agent
第四部分: 推理與行動的協(xié)同——通過LangChain中的ReAct框架實(shí)現(xiàn) 1.了解ReAct框架與運(yùn)行邏輯
2.LangChain中ReAct Agent 的實(shí)現(xiàn)
3.LangChain中的工具和工具包
4.create_react_agent創(chuàng)建鮮花定價Agent
5.深挖AgentExecutor的運(yùn)行機(jī)制
6.在AgentExecutor中設(shè)置斷點(diǎn)
7.思考：模型決定搜索
8.行動：工具執(zhí)行搜索
9.思考：模型決定計算
10.行動：工具執(zhí)行計算
11.思考：模型完成任務(wù)
第五部分: 計劃和執(zhí)行的解耦-通過LangChain中的Plan-and-Execute實(shí)現(xiàn) 1.Plan-and-Solve策略的提出
2.LangChain中的Plan-and-Execute Agent
3.通過Plan-and-Execute Agent實(shí)現(xiàn)物流管理
4.為Agent定義一系列進(jìn)行自動庫存調(diào)度的工具
5.創(chuàng)建Plan-and-Execute Agent并嘗試一個“不可能完成的任務(wù)”
6.完善請求，讓Agent完成任務(wù)
7.從單Agent到多Agent
第二天 第六部分: 多Agent最佳實(shí)踐 1.智能體和多智能體 multi-agent systems
2.監(jiān)督者：每個Agent與一個監(jiān)督者Agent通信
3.自定義多Agent工作流：每個Agent只與其他Agent通信
4.Multi-Agent多角色協(xié)作
5.SOP拆解
6.角色扮演
7.反饋迭代
8.監(jiān)督控制
9.workflow automation
10.企業(yè)工程化最佳實(shí)踐
第七部分: 基于多模態(tài)構(gòu)建Agent 1.多模態(tài)技術(shù)原理講解
2.常用的多模態(tài)模型介紹、原理解析
3.多模態(tài)典型應(yīng)用場景舉例，以及技術(shù)實(shí)現(xiàn)
4.多模態(tài)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)
5.多模態(tài)需求輸入：圖像、語音、文本
6.語音輸入集成模塊
7.圖像輸入集成模塊
8.核心需求理解與多輪輸入整合模塊
9.語音輸入處理
10.利用多模態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能聊天對話
11.基于多模態(tài)大模型的Agent開發(fā)
第八部分:分析國外智能體典型案例和商業(yè)應(yīng)用 1.解讀斯坦福小鎮(zhèn)項目：生成式智能體典型案例
2.AutoGPT：通過自然語言的需求描述執(zhí)行自動化任務(wù)
3.BabyAGI：根據(jù)任務(wù)結(jié)果自動創(chuàng)建，排序和執(zhí)行新任務(wù)
4.MetaGPT：重塑生成式AI與軟件開發(fā)界面
5.AutoGen：下一代LLM應(yīng)用的啟動器
6.ChatDev：重塑軟件開發(fā)的AI群體智能協(xié)作框架
7.Camel AI：引領(lǐng)自主與交流智能體的未來
第九部分: 企業(yè)專屬領(lǐng)域的智能客服Agent 1.打造專屬領(lǐng)域的客服聊天機(jī)器人
2.客服聊天機(jī)器人概述
3.客服聊天機(jī)器人價值簡介
4.客服聊天機(jī)器人研發(fā)工具
5.AI課程客服聊天機(jī)器人總體架構(gòu)
6.前端功能設(shè)計
7.后端功能設(shè)計
8.AI課程客服聊天機(jī)器人應(yīng)用實(shí)例
第十部分: Agent + MCP打造高級智能體 1.RAG、Agent與MCP的區(qū)別與聯(lián)系
2.MCP與FunctionCall的關(guān)系
3.熱門的MCP客戶端工具有哪些
4.MCP服務(wù)接入原理講解
5.自定義MCP Client開發(fā)--STDIO協(xié)議對接
6.LangGraph Agent接入Github MCP服務(wù)
7.Langchain_mcp_adatpers創(chuàng)建高德MCP客戶端
8.基于高德MCP的復(fù)雜路徑規(guī)劃+可視化展示
第三天 第十一部分: 知識圖譜構(gòu)建與Agent調(diào)用 1.Neo4j基礎(chǔ)概念：Node、Relationship、Property
2.使用 Cypher 查詢語言進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、插入和查詢。
3.網(wǎng)絡(luò)配置文件（config）的基本結(jié)構(gòu)和參數(shù)分析
4.基于config指定數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化格式
5.基于本地大模型的結(jié)構(gòu)化分析實(shí)現(xiàn)
6.LangChain 自動生成并優(yōu)化 Cypher 查詢
7.LangServe發(fā)布圖譜服務(wù)器
8. Agent識別用戶意圖并調(diào)用圖譜
第十二部分: Manus快速上手與辦公賦能 1.Manus產(chǎn)品架構(gòu)解析：云端智能體、多工具調(diào)用、任務(wù)分解與自主執(zhí)行
2.Manus在職場的應(yīng)用：文檔智能處理、任務(wù)自動化、代碼編寫與調(diào)試
3.Manus實(shí)操訓(xùn)練：任務(wù)自動化演練、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集、代碼執(zhí)行挑戰(zhàn)
4.Manus辦公賦能：會議紀(jì)要自動總結(jié)、
5.Manus辦公賦能：郵件自動分類與回復(fù)
6.Manus辦公賦能：PPT生成對比
第十三部分: Manus 數(shù)據(jù)分析智能化 1.跨平臺AI協(xié)同DeepSeek+Manus組合優(yōu)化內(nèi)容生產(chǎn)
2.跨平臺AI協(xié)同：任務(wù)自動化與知識檢索結(jié)合
3.Manus在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：銷售數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)研報告
4.高級AI數(shù)據(jù)分析演練：實(shí)時數(shù)據(jù)抓取與分析、A/B測試優(yōu)化
5.智能體如何重塑工作模式：AI從輔助工具到自主執(zhí)行體的演變
6.Agent私有化、數(shù)據(jù)安全與企業(yè)適配性問題
第十四部分: OpenManus本地化部署與使用 1.OpenManus簡介：開源AI智能體框架
2.GitHub克隆到本地運(yùn)行
3.連接LLM API
4.瀏覽器操作與代碼執(zhí)行
5.ReAct與Planning模式
6.Flow系統(tǒng)應(yīng)用
7.啟用沙箱環(huán)境
8.常見問題與調(diào)試技巧 

➤ 劉老師 | AI技術(shù)領(lǐng)域資深專家
西安郵電大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。擁有著20多年軟件研發(fā)與企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型技術(shù)。他的專業(yè)素養(yǎng)和教學(xué)能力備受學(xué)員贊譽(yù)，是眾多技術(shù)愛好者心中的楷模。
AI深度學(xué)習(xí)方法：Scikit-Learn，Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、Yolo、OpenCV熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法、各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和圖形圖像識別技術(shù)。
LLM大模型方向：DeekSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微調(diào)、DeepSpeek分布式訓(xùn)練、MindFormers生態(tài)、MoE混合專家模型。能根據(jù)客戶的需求實(shí)現(xiàn)定制化的模型私有化部署、微調(diào)、對齊、量化。并對LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源碼級的理解。
➤ 劉老師 | 國內(nèi)頂尖AI專家
最近幾年帶隊完成了數(shù)十個AI項目，內(nèi)容不僅包括深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等具體技術(shù)要點(diǎn)，也包括AI的整體發(fā)展、現(xiàn)狀、應(yīng)用、商業(yè)價值、未來方向等，涵蓋內(nèi)容非常豐富。完成多個深度學(xué)習(xí)實(shí)踐項目，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、銀行、電信等多個領(lǐng)域。從2020年推出的多門課程《AI大模型賦能行業(yè)應(yīng)用與解決方案》《AI大模型輔助軟件研發(fā)管理與效能提升》和《AI大模型技術(shù)及開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐》更是廣受歡迎，已經(jīng)為幾十家企業(yè)培訓(xùn)，作為一名AI技術(shù)專家，對人工智能的理解深入透徹。
他不僅精通AI的編程技術(shù)，還熟悉各種AI工具的使用，尤其在AI行業(yè)應(yīng)用更是有著獨(dú)特的見解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；自從2023年以來幫助多家研發(fā)中心做AI輔助開發(fā)效能提升咨詢服務(wù)。同時也是微軟人工智能認(rèn)證工程師，阿里云AI人工智能訓(xùn)練師。在人工智能領(lǐng)域的深耕和創(chuàng)新，也得到了出版社的青睞，計劃出版自己的著作。也在多家技術(shù)大會做AI技術(shù)講座。
➤ 張老師 | 人工智能實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)師
大數(shù)據(jù)資深專家、云計算架構(gòu)師，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析工程師，曾作為多家大型知名企業(yè)首席架構(gòu)，負(fù)責(zé)PaaS平臺研發(fā)；主要研究方向包括大數(shù)據(jù)、云計算、移動開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)營銷、電子商務(wù)、項目管理等。IT從業(yè)二十余年，具有多年授課經(jīng)驗(yàn)，秉承理論與實(shí)踐相結(jié)合，在學(xué)習(xí)中實(shí)踐，在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，積累了豐富的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并且樂于將自己的經(jīng)驗(yàn)分享。發(fā)現(xiàn)并集成整合社會資源，為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價值，達(dá)到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。
曾為多家國內(nèi)知名企業(yè)提供培訓(xùn)與咨詢，擁有大數(shù)據(jù)、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計經(jīng)驗(yàn)。曾主導(dǎo)過多個私有云建設(shè)項目，早些年也主導(dǎo)過ERP、CMS等軟件項目，這些項目中包含多個數(shù)百萬、上千萬的大型項目。 

• 關(guān)于舉辦“人工智能實(shí)踐項目案例分析與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用”培訓(xùn)班的通知

  開課時間：2026-03-26 — -0-0

  開課地點(diǎn)： 北京-北京

  第一天 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 1.神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.激活函數(shù)的點(diǎn)火機(jī)制 3.Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化 4.梯度下降法 5.簡單感知機(jī) 6.多層感知機(jī) 7.Tensorflow實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 8.Keras實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 9.PyTorch實(shí)現(xiàn)感知機(jī) 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ..

  ￥6,800   元/ 天

  人氣：29  

  

• 關(guān)于舉辦“DeepSeek RAG應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)-從知識增強(qiáng)到微調(diào)”培訓(xùn)班的通知

  開課時間：2026-03-29 — -0-0

  開課地點(diǎn)： 北京-北京

  第一天 上午 第一部分: LLM大模型核心原理 1.大模型基礎(chǔ)：理論與技術(shù)的演進(jìn) 2.LLMs大語言模型的概念定義 3.LLMs大語言模型的發(fā)展演進(jìn) 4.LLMs大語言模型的生態(tài)體系 5.大語言模型技術(shù)發(fā)展與演進(jìn) 6.基于統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的語言模型 7.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型 8..

  ￥6,800   元/ 天

  人氣：31  

  

• 關(guān)于舉辦“房地產(chǎn)業(yè)納稅管理六大實(shí)用技能”培訓(xùn)通知

  開課時間：已開課

  開課地點(diǎn)： 河南-鄭州

  關(guān)于舉辦“房地產(chǎn)業(yè)納稅管理六大實(shí)用技能”培訓(xùn)通知‖2016年11月8–10日‖—‖鄭州•百利中州國際飯店‖—‖主講：陳老師‖‖專題背景‖ 2016年，房地產(chǎn)業(yè)全面“營改增..

  ￥3,300   元/ 天

  人氣：2940  

  

• 關(guān)于舉辦“土地增值稅清算及企業(yè)所得稅后續(xù)管理中的風(fēng)險控制案例精講班”的通知

  開課時間：已開課

  開課地點(diǎn)： 浙江-金華

  第一部分 房地產(chǎn)企業(yè)土地增值稅清算中的“5”項收入確定技巧及相關(guān)法律解析（一）有關(guān)銷售發(fā)票開具與否的收入確認(rèn)1、未開具發(fā)票或未全額開具發(fā)票但簽訂銷售合同的收入確認(rèn)2、未開具發(fā)票，未簽訂銷售合同但實(shí)際已（未）投入使用的收入確認(rèn)（二）房地產(chǎn)代收費(fèi)用的收入確認(rèn) ..

  ￥2,800   元/ 天

  人氣：2899  

  

• 關(guān)于舉辦設(shè)備點(diǎn)檢管理暨設(shè)備點(diǎn)檢員國家職業(yè)資格研修班的通知

  開課時間：已開課

  開課地點(diǎn)： 江蘇-無錫

  課程內(nèi)容（一）現(xiàn)代企業(yè)應(yīng)確立以點(diǎn)檢為核心的設(shè)備管理理念1. 當(dāng)代企業(yè)設(shè)備管理的現(xiàn)狀；2. 制約企業(yè)發(fā)展因素在設(shè)備管理上的表現(xiàn)；3. 必須改變誰也管但誰也不全管的現(xiàn)狀，設(shè)備管理的重心要下移；4. 設(shè)備管理要由“設(shè)備維修”向“生產(chǎn)維修&rdqu..

  ￥2,800   元/ 天

  人氣：1957  

  

• 關(guān)于舉辦第四期中高級設(shè)備維修工程師培訓(xùn)班的通知

  開課時間：已開課

  開課地點(diǎn)： 廣東-廣州

  第一部分 設(shè)備維修管理與技術(shù)基礎(chǔ)（1天）1、當(dāng)前主要有哪些現(xiàn)代設(shè)備維修理念； 2、怎樣確定設(shè)備點(diǎn)檢的方式方法；3、怎樣進(jìn)行故障的統(tǒng)計與分析； 4、怎樣進(jìn)行設(shè)備劣化分析與預(yù)防；5、怎樣制定設(shè)備檢修計劃。第二部分 主要設(shè)備故障的預(yù)防、檢測、診斷與處理（2天）1、設(shè)備磨損&mdas..

  ￥3,000   元/ 天

  人氣：4153  

  

• 關(guān)于舉辦TPM全員生產(chǎn)維護(hù)實(shí)戰(zhàn)研修班的通知

  開課時間：已開課

  開課地點(diǎn)： 浙江-杭州

  1、TPM概述 2、TPM基本理念 （1）TPM的內(nèi)涵 （2）TPM的“三全”理念（全員、全系統(tǒng)、全效率） 3、TPM活動體系 （1）兩大基石 （2）五個要素 （3）三個目的 （4）八大支柱 4、TPM小組活動 （1）小組活動的目標(biāo) （2）推動..

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