在最近几年，人工智能技术经历了显著的进步，尤其是大规模语言模型的兴起，已经成为促进各行业革新与发展的关键动力。这些模型不仅在自然语言处理方面实现了重大突破，还为智能代理的创建、自动任务执行等多方面的应用提供了新的可能性。随着OpenAI的GPT系列模型的不断更新，以及Llama、DeepSeek等开放源代码的大规模语言模型的持续出现，智能代理技术的应用已经广泛渗透到科研、教育、商业等领域，其影响极为深远。

为了协助广大的科研工作者和技术专家抓住这一时代的机会，我们特别推出了《智能体与大语言模型高级实战：开发、本地化部署与优化》高级培训课程。该课程旨在为学员提供从智能体构建、大语言模型开发到本地化部署与优化的全面学习，帮助学员全面掌握智能体的先进科技，深入了解大语言模型的应用与优化技巧，并通过实际操作提高技术水平。

课程内容包括智能体的构建过程与技术重点、大语言模型的原理及其优化应用、开源模型的本地化部署以及如何通过先进的优化方法提升模型性能。课程采用理论讲解与实战操作结合的形式，学员将通过大量的实践练习，深入理解和掌握各种技能，从而在科研活动中更高效、智能地运用大语言模型和智能体技术。

无论您是正在进行人工智能相关研究的科研人员，还是希望提高技术能力的大学教师和行业专家，这门课程都能帮助您紧跟人工智能技术的最新趋势，推动您的研究与实践处于科技前沿。加入我们，共同探索大语言模型和智能体技术的无限潜能，开启一个更加智能化的未来！

【您将获得以下收获】：

1. 掌握智能体开发全过程与核心技术，系统学习智能体构建方法、工具链与应用策略，扩展AI在科研与产业中的创新应用场景。
2. 深入了解大语言模型（LLM）基本原理与前沿发展，涵盖Transformer、GPT-4等多模态架构，同时跟踪AI Agent技术的最新进展与行业趋势。
3. 熟练掌握大语言模型本地化部署与优化，从开源模型选择、私有化部署到RAG、微调、量化技术的实际应用，全面增强模型性能与私有数据的安全性。
4. 学会从头开始构建大语言模型，掌握数据集构建、模型训练、参数调整及性能评估全过程，巩固算法开发与工程实践的能力。

第一章、智能体(Agent)入门

1. 智能体（Agent）概述（智能体是什么？智能体的种类和应用场景、典型智能体应用，例如：Google Data Science Agent等）
2. 智能体（Agent）与大语言模型（LLM）的关系
3. 智能体（Agent）的五大能力（记忆、规划、工具使用、自主决策、推理）
4. 多智能体（Multi-Agent）合作
5. 智能体（Agent）构建的基本步骤
6. 案例展示与实践练习

第二章、基于字节Coze 构建智能体(Agent)

1. Coze平台简介
2. （实践演练）从无到有搭建首个智能体（Agent）
3. （实践演练）智能体（Agent）基础配置（多Agent模式、对话流模式、LLM模型配置、提示词编写等）
4. （实践演练）为智能体（Agent）增加技能（插件、工作流、触发器、卡片等）
5. （实践演练）为智能体（Agent）增加知识（知识库介绍、添加知识库、知识库查询与召回等）
6. （实践演练）为智能体（Agent）增加记忆（创建和使用变量、数据库、长期记忆的开启、修改和删除等）
7. （实践演练）提升智能体（Agent）的对话体验（设置开场白、快捷命令等）
8. （实践演练）智能体（Agent）的预览、调试与发布
9. 案例展示与实践练习

第三章、基于其他平台构建智能体（Agent）

1. （实践演练）基于百度平台构建智能体
2. （实践演练）基于智谱清言平台构建智能体
3. （实践演练）基于通义千问平台构建智能体
4. （实践演练）基于豆包平台构建智能体
5. 案例展示与实践练习

第四章、国内外智能体(Agent)经典案例解析

1. 斯坦福小镇：生成式智能体（Generative Agents）
2. ByteDance Research发布的论文搜索智能体
3. Google Data Science Agent
4. AutoGPT：通过自然语言需求描述执行自动化任务
5. OpenAI推出的首款智能体(Agent)：Operator
6. 案例展示与实践练习

第五章、大语言模型应用开发框架LangChain入门

1. LangChain平台简介（LangChain框架的主要功能与特性）
2. （实践演练）LangChain的安装与使用
3. （实践演练）LangChain的核心组成部分：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）
4. 案例展示与实践练习

第六章、基于LangChain的大模型API接入

1. （实践演练）在LangChain中使用OpenAI大语言模型
2. （实践演练）在LangChain中使用文心一言大语言模型

1. （实践操作）在LangChain中运用DeepSeek大型语言模型
2. （实践操作）在LangChain中运用智谱清言大型语言模型
3. （实践操作）在LangChain中运用本地开源大型语言模型
4. 案例展示与动手实践
5. 第七章、基于LangChain的智能体(Agent)开发
   1. 利用LangChain构建Agent的操作流程
   2. （实践操作）LangChain的设置与管理
   3. （实践操作）LangChain提示词模板（PromptTemplate）的建立与调用
   4. （实践操作）通过LLMRequestsChain类从网络获取信息（如查询天气等）
   5. （实践操作）LangChain链式请求的建立与调用
   6. （实践操作）使LangChain让AI记住你的陈述
   7. 案例展示与动手实践
6. 第八章、开源大型语言模型及其本地部署
   1. 开源大型语言模型概览（基本概念、开源与闭源大型语言模型的比较）
   2. （实践操作）开源大型语言模型（如Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等）的下载与使用
   3. （实践操作）使用Docker部署开源大型语言模型（Docker基础概念、核心组成部分与功能、安装与配置Docker、在Docker中部署如Llama3等开源大型语言模型）
   4. （实践操作）使用Open-WebUI构建类似ChatGPT的开源大型语言模型Web可视化交互系统（Open-WebUI的基础概念与功能、下载与安装Open-WebUI、配置用于对话系统的Open-WebUI）
   5. 案例展示与动手实践
7. 第九章、从零开始构建首个大型语言模型
   1. （实践操作）数据集的创建（数据的搜集与处理、从网络搜集文本数据、数据的清理与标注、常用的数据集格式，例如：CSV、JSON、TXT等）
   2. （实践操作）大型语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，比如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型）
   3. （实践操作）大型语言模型的训练（训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）
   4. （实践操作）大型语言模型的优化（常用的训练参数，比如：学习率、批次大小等、参数调整与优化策略、优化训练参数以提升模型性能）
   5. （实践操作）大型语言模型的推理（模型推理与训练的区别、加快推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理过程）
   6. （实践操作）大型语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理）
   7. 案例展示与动手实践
8. 第十章、大型语言模型优化
   1. 检索增强生成（RAG）技术解析（RAG的基本原理、RAG在大型语言模型中的功能和优点、RAG的系统框架、RAG检索结果与生成结果结合的方式、RAG知识库的构建方式）
   2. 向量数据库简介与向量检索技术解析（利用向量数据库实现高效检索）
   3. 文本嵌入（Text Embedding）技术介绍（常用的文本嵌入模型、使用GPT API）
   4. （实践操作）基于RAG的问答系统设计
   5. 微调（Fine-Tuning）技术解析（微调的基本原理、微调在大型语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，比如PEFT、LoRA等、针对不同任务的微调策略、微调过程中常见的问题与解决办法）
   6. （实践操作）微调一个预训练的GPT模型
   7. 量化技术解析（量化的基础概念、量化在模型优化中的重要性、不同的量化方法，比如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）
   8. 案例展示与动手实践