【VIP教程】AI智能体（Agent）与自动化工作流开发全栈实战课，掌握从搭建到部署落地完整开发能力

兔子2012628

发布时间：

2026-03-25 08:19:05
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AI智能体（Agent）与自动化工作流开发全栈实战课，掌握从搭建到部署落地完整开发能力6.44GB

01、课程介绍64.92MB

1、课程介绍.mp464.92MB

02、Coze打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（6小节）101.28MB

2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp414.25MB

2-3插件配置方法与参数.mp421.39MB

2-4大模型节点配置方法.mp419.21MB

2-5结束节点配置.mp417.13MB

2-6智能体配置方法.mp429.3MB

03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方法）（5小节）138.44MB

3-1循环节点方法解读.mp420.12MB

3-2循环中参数的定义方法.mp424.8MB

3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）.mp432.63MB

3-4智能体测试与输出节点.mp427.02MB

3-5批处理的作用与效果.mp433.87MB

04、COZE打造历史人物视频素材（12小节）372.39MB

4-1做视频素材业务逻辑分析.mp420.14MB

4-2做剧本节点系统提示词方法.mp431.55MB

4-3完成剧本节点输出.mp425.83MB

4-4画面描述与图像生成节点构建.mp435.73MB

4-5图像违规词限制与运镜节点.mp446.2MB

4-6视频节点构建与错误分析.mp441.48MB

4-7图像生成节点错误调试并保险.mp445.12MB

4-8视频生成节点容易违规的解决方法.mp437.25MB

4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp423.65MB

4-10选修：自定义插件配置方法实例.mp433.38MB

4-11选修：工作流中添加视频插件.mp432.05MB

05、COZE自动化剪辑（继续历史人物章节）（5小节）138.73MB

5-1时间线定义方法.mp422.81MB

5-2剪映插件介绍.mp421.67MB

5-3时间线和素材绑定方法.mp431.35MB

5-4剪映草稿添加素材方法.mp430.58MB

5-5得到合成后的视频.mp432.33MB

06、COZE打造智能客服（5小节）150.63MB

6-1对话流配置与创建.mp419.18MB

6-2选择器的使用方法.mp431.56MB

6-3数据库与大模型的匹配方法.mp435.91MB

6-4知识库构建与匹配方法.mp425.94MB

6-5汇总输出与测试.mp438.03MB

07、COZE结合飞书表格办公（5小节）139.97MB

7-1DEMO演示与基本流程分析.mp425.73MB

7-2表格填入模块解读.mp426.59MB

7-3表格的输入与输出.mp422.42MB

7-4查找与匹配的方法.mp428.94MB

7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp436.29MB

08、COZE打造装修设计与应用创建（5小节）99.25MB

8-1DEMO演示与应用分析.mp412.34MB

8-2输入参数与大模型配置.mp421.03MB

8-3图像生成模型配置.mp415.47MB

8-4COZE中的应用模块配置.mp423.75MB

8-5COZE应用界面设计.mp426.65MB

09、文案（小红书笔记）生成智能体搭建方法（2小节）57.66MB

9-1提示词与工作流配置.mp428.95MB

9-2插件配置方法与输出.mp428.71MB

10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用（5小节）136.87MB

10-1COZE-API开通方法.mp416.89MB

10-2API外部调用方法实例演示.mp437.69MB

10-3Cursor应用例子分析.mp426.74MB

10-4用CURSOR构建一个浏览器插件.mp424.37MB

10-5API调用与插件测试.mp431.2MB

11、COZE打造数据分析智能体（8小节）445.72MB

11-1效果演示与数据读取.mp425.02MB

11-2数据清洗与处理.mp430.32MB

11-3结合DeepSeek构建代码节点.mp494.97MB

11-4结合DeepSeek进行数据分析.mp444.88MB

11-5配置插件把分析结果存在excel里.mp435.96MB

11-6数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4136.08MB

11-7不同可视化图表配置方法.mp451.26MB

11-8输出与展示配置.mp427.22MB

12、COZE中配置自己的插件（3小节）74.14MB

12-1插件的基本配置方法.mp423.68MB

12-2输入输出参数配置方法.mp418.31MB

12-3在工作流中配置自己的插件并使用.mp432.14MB

13、COZE发票助手搭建（5小节）116.15MB

13-1发票助手插件接入.mp420.24MB

13-2数据表创建方法.mp424.2MB

13-3识别工作流配置与测试.mp421.01MB

13-4调用模块工作流配置.mp429.81MB

13-5知识库配置.mp420.89MB

14、COZE邮件助手（3小节）79.25MB

14-1自定义插件创建方法与流程.mp425.09MB

14-2插件输出配置与循环体.mp426.28MB

14-3知识库配置与结果输出.mp427.88MB

15、影刀RPA实战（5小节）156.23MB

15-1影刀RPA分析.mp433.91MB

15-2影刀安装方法.mp413.34MB

15-3影刀流程配置方法实例.mp433.03MB

15-4执行循环操作.mp422.96MB

15-5完成文案采集的全部功能.mp452.98MB

16、RAGFLOW本地化知识库（5小节）139.92MB

16-1RAGFLOW介绍和特点.mp415.66MB

16-2RAGFLOW接入本地模型.mp427.58MB

16-3Chat与Embedding模型接入.mp423.39MB

16-4知识库构建实例.mp443.27MB

16-5封装成API调用.mp430.02MB

17、RAG检索架构分析及应用（6小节）86.92MB

17-1RAG要完成的任务解读.mp410.32MB

17-2RAG整体流程解读.mp413.16MB

17-3召回优化策略分析.mp412.16MB

17-4召回改进方案解读.mp415.7MB

17-5评估工具RAGAS.mp422.89MB

17-6外接本地数据库工具.mp412.7MB

18、斯坦福AI小镇架构与项目解读（10小节）245.57MB

18-1整体故事解读.mp420.44MB

18-2要解决的问题和整体框架分析.mp425.84MB

18-3论文基本框架分析.mp442.77MB

18-4Agent的记忆信息.mp438.51MB

18-5感知与反思模块构建流程.mp414.27MB

18-6计划模块实现细节.mp419.41MB

18-7整体流程框架图.mp412.55MB

18-8感知模块解读.mp421.06MB

18-9思考模块解读.mp424.78MB

18-10项目环境配置方法解读.mp425.96MB

19、autogen框架实战（7小节）142.27MB

19-0Python环境说明.mp434.42MB

19-1AutoGenStudio框架安装与介绍.mp418.72MB

19-2动作API配置方法.mp418.3MB

19-3国内常用API配置方法.mp415.98MB

19-4API接口在线测试.mp414.48MB

19-5工作流配置.mp419.68MB

19-6执行流程与结果.mp420.69MB

20、部署与进阶应用实战（12小节）293.98MB

20-1API生成方法.mp417.9MB

20-2GroupChat模块.mp417.52MB

20-3执行流程分析.mp418.49MB

20-4外接本地支持库配置方法.mp431.55MB

20-5加入RAG技能.mp417.86MB

20-6LMStudio本地下载部署模型.mp422.04MB

20-7调用本地模型方法与配置.mp424.46MB

20-8AutogenStudio本地化部署流程.mp423.24MB

20-9本地化部署接入应用实例.mp434.86MB

20-10调用SD-API完成设计.mp450.16MB

20-11Ollama环境配置与安装.mp416.28MB

20-12autogen接入本地模型.mp419.62MB

21、METAGPT框架解读（9小节）192.61MB

21-1论文概述分析.mp422.32MB

21-2整体框架逻辑介绍.mp430.2MB

21-3项目环境配置.mp441.72MB

21-4基础解读-动作定义方式.mp49.97MB

21-5基础解读-角色定义.mp48.52MB

21-6单动作智能体实现方法.mp413.42MB

21-7多动作配置方法.mp412.41MB

21-8定时器任务环境配置.mp424.4MB

21-9定时器任务流程解读分析.mp429.65MB

22、metaGPT应用实战-网上调研资料（6小节）157.97MB

22-0基本Agent的组成.mp427.12MB

22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp427.05MB

22-2问题拆解与执行流程.mp439.21MB

22-3检索得到重要的URL.mp420.01MB

22-4子问题生成总结结果.mp429.39MB

22-5总结与结果输出.mp415.19MB

23、结合GPT打造自己领域专属客服（6小节）182.28MB

23-1DEMO演示与整体架分析.mp438.82MB

23-2后端GPT项目部署启动.mp433.25MB

23-3前端助手API与流程图配置.mp438.28MB

23-4接入外部API的方法与流程.mp426.99MB

23-5引入API方法解读.mp429.88MB

23-6指令提示构建.mp415.06MB

24、本地大模型微调-llama3应用实战（7小节）236MB

24-1环境相关配置解读.mp429.61MB

24-2工具调用流程拆解.mp442.77MB

24-3功能调用方法实例.mp461.31MB

24-4RAG环境配置搭建.mp431.39MB

24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp432.09MB

24-6RAG基本流程分析.mp438.82MB

25、llama3微调-量化-部署（6小节）177.92MB

25-1LORA微调方法.mp415.7MB

25-2指令微调所需数据与模型下载.mp432.5MB

25-3llama3模型微调实例.mp439.54MB

25-4llama3微调后进行量化.mp425.47MB

25-5llama.cpp量化实例.mp427.4MB

25-6部署应用.mp437.31MB

26、拓展--计算奥斯曼视觉项目实例（11小节）280.02MB

26-1LORA微调方法.mp415.7MB

26-2指令微调所需数据与模型下载.mp432.48MB

26-3llama3模型微调实例.mp439.59MB

26-4llama3微调后进行量化.mp425.52MB

26-5llama.cpp量化实例.mp427.43MB

26-6部署应用.mp437.24MB

26-7项目需求分析流程.mp416.52MB

26-8数据与特征库准备.mp416.69MB

26-9模型准备与项目分析.mp430.23MB

26-10模型选择方法总结.mp420.79MB

26-11项目经验总结与优化，方法.mp417.82MB

27、拓展--挖掘项目流程实例（5小节）126.19MB

27-1数据挖掘要解决的问题.mp416.57MB

27-2数据处理与清洗分析.mp419.08MB

27-3特征工程的作用与流程.mp428.17MB

27-4机器学习算法分析.mp423.17MB

27-5模板到哪去找.mp439.2MB

28、拓展-自然语言处理项目流程（5小节）162.74MB

28-1知识图谱要解决的问题与流程分析.mp426.13MB

28-2知识图谱项目实际应用分析.mp423.5MB

28-3知识图谱实战应用项目解读.mp450MB

28-4大模型要解决的问题和应用分析.mp428.11MB

28-5工具总结分析.mp435MB

29、MOE多专家系统（3小节）49.64MB

29-1MOE概述分析.mp411.05MB

29-2MOE模块实现方法解读.mp415.23MB

29-3效果分析与总结.mp423.35MB

30、OPENAI--LLM模型优化总结（3小节）34.74MB

30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp413.45MB

30-2RAG实践策略.mp411.66MB

30-3微调要解决的问题.mp49.63MB

Agent论文解读与总结相关17.04MB

Agent架构解读与应用分析1.69MB

1-Agent趋势.png276.87KB

2-Agent流程.png106.89KB

3-Ageng包括组件.png62.84KB

4-Agent组成.png307KB

5-多模态.png148.61KB

6-多角色组成.png122.24KB

7-Agent游戏.png298.63KB

8-多智能体.png149.1KB

9-多智能体2.png84.73KB

Agent.png100.09KB

Agent思维导图.pdf78.27KB

OPENAI-LLM模型优化总结3.8MB

2.png205.76KB

3.png274.72KB

4.png394.96KB

6.png248.28KB

7.png201.78KB

8.png387.47KB

9.png128.31KB

11.png812.8KB

12.png382.54KB

13.png167.09KB

14.webp9.2KB

15.png376.7KB

16.png306.6KB

斯坦福AI小镇架构与项目解读11.54MB

斯坦福AI小镇.pdf84.83KB

斯坦福AI小镇.png90.86KB

斯坦福小镇论文.pdf11.37MB

Autogen与其他智能体框架40.71MB

Agent打造专属客服5.16MB

Agent客服.rar5.16MB

autogen与部署模块76.81KB

AutogenStudio部署6.38KB

代码地址.txt44B

index.html1.28KB

style.css799B

write.json4.27KB

rag_skill.rar48.36KB

Skill.py22.07KB

GPTS打造Agent实战73.75KB

API复制这个不要改.docx12.86KB

短视频脚本.docx11.41KB

广告文案.docx12.6KB

GPTS例子.docx12.42KB

文章翻译.docx12.52KB

语聚AI指定(只改动作即可).docx10.45KB

组会不用愁.txt1.5KB

langchain工具实例12.29MB

基本使用.rar12.29MB

metagpt23.12MB

examples.rar243.35KB

MetaGPT-main.zip6.97MB

metaGpt.pdf15.91MB

COZE智能体系列(重要)376.77KB

COZE打造发票助手291.79KB

餐饮1.png280.41KB

全部提示词资料.docx11.38KB

COZE飞书书签自动化4.6KB

飞书模板链接.txt80B

飞书文档链接.PanD93B

分析内容.txt266B

获取标签.txt1.34KB

汇总整合json.txt697B

检索内容.txt1.86KB

筛选并输出.txt292B

COZE历史人物视频素材7.47KB

1.根据名字做剧本.txt3KB

2.根据剧本做每个经历的画面描述.txt1.99KB

即梦豆包海螺做视频所需运镜.txt666B

时间线.txt844B

修正图片提示词.txt163B

修正运镜提示词.txt864B

COZE数据分析18.61KB

2.整理清洗我的数据.txt446B

把分析结果整理成excel格式.txt509B

代码：统计关键指标.txt1.58KB

代码：准备条形图输入.txt1.63KB

代码：准备总分评比图.txt2.49KB

能力分析.txt819B

销售数据导出.xlsx11.17KB

COZE文案生成+飞书表格5.09KB

1.链接读取插件.txt220B

2.参考原文写标题大纲.txt2.5KB

3.参考原文和大纲做仿写.txt196B

4.给文案打标签.txt1.42KB

5.汇总结果成一条记录.txt705B

6.飞书表格参考链接.txt80B

COZE新闻总结(循环体)5.66KB

根据文章内容和原始素材做合并.txt1.06KB

提示词.txt4.6KB

Coze写作工作流3.27KB

小红书提示词3.27KB

标题.txt2.44KB

画图.txt152B

生成文案.txt696B

COZE邮箱助手2.41KB

提示词.txt720B

邮箱代码.txt1.71KB

COZE智能客服37.89KB

把所有内容总结成人话.txt8.85KB

把用户问题分成不同的场景.txt2.36KB

查询支付问题具体的解决方案.txt13.04KB

快递场景问题.txt4.8KB

售后场景问题.txt4.22KB

支付场景问题.txt4.63KB

大模型微调与知识库1.72GB

补充79.75MB

llama379.75MB

llama314.08KB

.idea0B

__pycache__0B

all-MiniLM-L6-v20B

RAG0B

email_jijianyun.py708B

email_send.py631B

lm3.py12.75KB

Modelfile18B

llama3.rar79.74MB

LLM下游任务训练自己模型实战0B

LLM与LORA微调策略解读1.37MB

大模型.pdf1.37MB

RAG检索架构分析与应用229.19KB

RAG.pdf106.13KB

RAG.png123.06KB

新增LLAMA3相关1.64GB

Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip1.56GB

llama3.rar79.74MB

新增RAGFLOW3.17KB

ragflow_api.py3.17KB

共270个文件，合计：6.44GB

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