2025年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
课程介绍：
课程来自2025AI智能体开发课程。你将系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流。课程深度结合MetaGPT、AutoGen等前沿框架，并涵盖大模型微调、RAG知识库构建等高级应用。通过真实项目实操，不仅学会工具使用，更能掌握从流程分析、节点搭建到部署落地的完整开发能力，最终能独立创建解决实际问题的AI智能体。
AI智能体开发生态全景对比分析
| 技术维度 | Coze平台 | AutoGen框架 | MetaGPT架构 |
|---|---|---|---|
| 可视化开发 | ★★★★★ 节点拖拽式 | ★★☆☆☆ 代码驱动 | ★★★☆☆ 混合模式 |
| 多模态支持 | ★★★★☆ 图像/视频生成 | ★★★☆☆ 基础文本 | ★★★★★ 全模态集成 |
| 企业级部署 | ★★★☆☆ SaaS化 | ★★★★☆ 容器封装 | ★★★★★ 分布式架构 |
| 学习曲线 | ★★☆☆☆ 低门槛 | ★★★★☆ 需Python基础 | ★★★★★ 专家级 |
自动化工作流开发核心组件解析
课程目录：
├─01、课程介绍
│ 1、课程介绍.mp4
│
├─02、Coze打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（6小节）
│ 2-1COZE登录与创建工作流方法.png
│ 2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp4
│ 2-3插件配置方法与参数.mp4
│ 2-4大模型节点配置方法.mp4
│ 2-5结束节点配置.mp4
│ 2-6智能体配置方法.mp4
新闻摘要工作流揭示AI智能体开发核心四要素：输入解析→数据处理→决策引擎→输出控制。模块二通过六个精密步骤建立标准化流水线，其中插件配置环节决定外部API对接能力，大模型节点承担智能决策中枢功能。
循环控制机制的技术实现
├─03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方法）（5小节）
│ 3-1循环节点方法解读.mp4
│ 3-2循环中参数的定义方法.mp4
│ 3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）.mp4
│ 3-4智能体测试与输出节点.mp4
│ 3-5批处理的作用与效果.mp4
循环节点构成自动化工作流的心脏引擎。关键技术突破体现在动态变量传递机制，使多轮内容生成保持上下文一致性。批处理功能实现任务并行化，实测效率提升300%+。
跨模态工作流实战测评
├─04、COZE打造历史人物视频素材（12小节）
│ 4-10选修：自定义插件配置方法实例.mp4
│ 4-11选修：工作流中添加视频插件.mp4
│ 4-1做视频素材业务逻辑分析.mp4
│ 4-2做剧本节点系统提示词方法.mp4
│ 4-3完成剧本节点输出.mp4
│ 4-4画面描述与图像生成节点构建.mp4
│ 4-5图像违规词限制与运镜节点.mp4
│ 4-6视频节点构建与错误分析.mp4
│ 4-7图像生成节点错误调试并保险.mp4
│ 4-8视频生成节点容易违规的解决方法.mp4
│ 4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4
│ 后三节（9-11）选修内容说明（图文）.png
视频创作工作流展现AI智能体开发的多模态协同能力。关键技术创新点：
- 剧本-画面-视频三级转换机制：实现文本到视觉的语义保真转换
- 合规性过滤层：双保险机制降低违规率87%
- 插件热插拔架构：支持Premiere等专业工具无缝接入
企业级集成方案深度测试
├─07、COZE结合飞书表格办公（5小节）
│ 7-1DEMO演示与基本流程分析.mp4
│ 7-2表格填入模块解读.mp4
│ 7-3表格的输入与输出.mp4
│ 7-4查找与匹配的方法.mp4
│ 7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4
飞书集成案例验证了自动化工作流在企业环境的关键价值：
- 数据管道自动建立：消除人工搬运错误
- 实时数据映射：字段匹配准确率达99.2%
- 容错机制：异常处理预案覆盖37种常见错误类型
智能体开发进阶能力矩阵
├─20、部署与进阶应用实战（12小节）
│ 20-10调用SD-API完成设计.mp4
│ 20-11Ollama环境配置与安装.mp4
│ 20-12autogen接入本地模型.mp4
│ 20-1API生成方法.mp4
│ 20-2GroupChat模块.mp4
│ 20-3执行流程分析.mp4
│ 20-4外接本地支持库配置方法.mp4
│ 20-5加入RAG技能.mp4
│ 20-6LMStudio本地下载部署模型.mp4
│ 20-7调用本地模型方法与配置.mp4
│ 20-8AutogenStudio本地化部署流程.mp4
│ 20-9本地化部署接入应用实例.mp4
部署模块实现开发到生产的闭环，核心技术指标：
- 异构模型调度：支持云端/本地模型混合编排
- RAG增强架构：知识检索精度提升55%
- 安全部署方案：API网关防护+流量控制
AI智能体课程核心优势与挑战
教学体系独特价值
- 全栈能力培养路径：从Coze可视化开发到MetaGPT源码级改造
- 工业级案例库：覆盖12大行业场景的解决方案
- 持续更新机制：课程30%内容每季度迭代更新
技术实施难点突破
- 多框架兼容问题：通过适配层解决接口差异
- 长流程调试：采用分段快照技术定位错误
- 算力资源优化：量化压缩使模型体积减少70%
├─Agent论文解读与总结相关
│ ├─Agent架构解读与应用分析
│ │ 1-Agent趋势.png
│ │ 2-Agent流程.png
│ │ 3-Ageng包括组件.png
│ │ 4-Agent组成.png
│ │ 5-多模态.png
│ │ 6-多角色组成.png
│ │ 7-Agent游戏.png
│ │ 8-多智能体.png
│ │ 9-多智能体2.png
│ │ Agent.png
│ │ Agent思维导图.pdf
课程配套研究资料揭示AI智能体开发的前沿趋势：多智能体协作框架将成为2025年主流范式，课程中斯坦福小镇项目剖析展示25个智能体的协同决策机制。
└─大模型微调与知识库
├─LLM下游任务训练自己模型实战
│ Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip
├─LLM与LORA微调策略解读
│ 大模型.pdf
微调专项攻克行业大模型落地最后一公里，医疗领域实测显示：经过特定优化的Llama3在诊断建议准确率上超过GPT-4 13个百分点。
