本套AI智能体全栈开发实战课程，聚焦智能体开发全流程技能，从基础配置到高阶落地全覆盖。课程详解Coze、Autogen、影刀RPA等工具实操，传授API开通调用、插件开发与工作流配置技巧；深入讲解RAG知识库构建、召回优化与本地模型部署，配套Llama3微调、量化及部署全流程教学。同时涵盖数据处理、可视化、知识图谱、MOE模块等进阶内容，搭配视频生成、发票助手、飞书表格智能体等实战项目，助力学员打通"工具使用–流程搭建–项目落地"全链路，具备企业级AI智能体开发与优化能力。
课程目录：
├10-1COZE-API开通方法_ev.mp4
├10-2API外部调用方法实例演示_ev.mp4
...
├9-2插件配置方法与输出_ev.mp4
AI智能体开发实战营技术架构拆解表
| 技术模块 | 实现路径 | 项目载体 |
|---|---|---|
| 插件开发体系 | API调用+自定义插件+工作流编排 | 发票识别助手/浏览器插件 |
| RAG知识引擎 | 召回优化+本地部署+向量数据库 | 企业知识库系统 |
| 模型微调方案 | Llama3量化+LoRA微调+Ollama部署 | 行业垂直领域模型 |
| 智能体框架 | AutoGen多代理协作+MOE模块 | 自动化运营系统 |
从零构建AI智能体的工程化路径
插件开发单元采用Coze平台实现工作流可视化编排，通过循环节点控制变量传递解决视频生成违规问题。关键在输入输出参数配置时建立防错机制，例如图像生成节点预设合规校验层。
RAG知识库构建阶段需关注chunk分割策略与嵌入模型选择，RAGFlow支持接入本地ChatGLM3模型实现数据隔离。召回环节采用混合检索方案提升准确率，RAGAS评估工具量化改进效果。
模型微调实战效能对比
- 微调数据准备：行业指令集清洗与增强技术
- LoRA适配器训练：8bit量化下的参数效率优化
- 推理加速方案：llama.cpp量化部署VS LMStudio本地托管
- 微调效益阈值：千条样本量级的成本临界点测算
全栈项目落地的四维验证
飞书表格智能体项目暴露字段映射痛点，解决方案采用DeepSeek代码节点自动转换数据结构。视频生成智能体案例中，剪映插件的时间线绑定技术降低85%素材编排耗时。
AutoGen多代理框架实现任务分解协同，GroupChat模块调度专家模型处理子问题。实践证实MOE架构在复杂决策场景提升40%响应质量，但需警惕路由层计算开销。
AI智能体开发实战营核心价值矩阵
- 技术纵深覆盖：从API调用到Llama3微调的完整闭环
- 工程陷阱预警：模型量化误差/知识库召回失效/插件兼容性
- 企业级方案移植：本地化部署路径与权限控制系统
- 效能可量化：RAGAS评估指标与推理延迟测试方案
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