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赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战夏季班

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战夏季班实战大模型Agent智能体开发编辑点评深入解析大模型原理，实战项目丰富，适合AI开发者进阶。 ⭐ 编辑推荐本课程深入讲解大模型Agent智能体开发，涵盖大模型接入、部署、开发实战等，助你成为AI领域的专家。 ✨ 课程亮点 ✦ 大模

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赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战夏季班

实战大模型Agent智能体开发

编辑点评

深入解析大模型原理，实战项目丰富，适合AI开发者进阶。

⭐ 编辑推荐

本课程深入讲解大模型Agent智能体开发，涵盖大模型接入、部署、开发实战等，助你成为AI领域的专家。

✨ 课程亮点

✦大模型原理深入解析

✦实战项目丰富

✦适合AI开发者进阶

课程目录

第 1 部分1 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】1 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等

【Part 1】全球顶尖在线大模型接入指南6 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1. 大模型核心原理与全球厂商现状概述 .sz
2. openRouter以及deepseek等国内平台注册 .sz
3. OpenAI通用接口Chat Completions API基础使用 .sz
4. Chat Completions API 接口进阶使用 .sz
5. 多模型交互实战项目LLM-PlayGround .sz

【Part 2】开源大模型部署与调用指南8 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1. 全球三大开源平台介绍Huggingface、魔搭社区以及Github .sz
2. 开源平台实操、资源获取方式 .sz
3. 大模型权重原理及显存需求计算 .sz
4. AutoDL云服务平台介绍与创建实例 .sz
5. 大模型量化技术介绍与GGUF、AWQ格式选型 .sz
6. 量化框架llama.cpp、unsloth、ktransformers介绍与实操 .sz
7. 本地部署ollama、vLLM演示 .sz

【Part 3】大模型Agent开发基础5 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 大模型Agent演进脉络与生态全景 .sz
1.2 Function Calling 概念详解与实战 .sz
1.3 Function Calling 故障排查与并行调用工具优化 .sz
1.4 旅游规划Agent项目与答疑 .sz

【Part 4】LangChain 1.0 体系讲解30 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 LangChain整体框架介绍 .sz
1.2 LangChain生态、核心依赖定位以及Runnable概念介绍 .sz
1.3 模型接口调用与速率限流和重试机制 .sz
1.4 Messages消息列表和Prompt提示词模版演示 .sz
1.5 标准化内容块、批处理和流式输出 .sz
1.6 结构化输出以及搭建对话问答机器人案例 .sz
2.1 Agent核心概念与React范式 .sz
2.2 Tool工具接入与自定义工具使用 .sz
2.3 MCP服务接入与意图识别分类优化 .sz
2.4 SystemPrompt系统提示词与流式输出 .sz
2.5 记忆管理之短期记忆、上下文裁剪与自定义State扩展 .sz
2.6 记忆管理之长期记忆、跨线程记忆管理 .sz
3.1 LangGraph Studio 图结构可视化框架 .sz
3.2 中间件技术概览、类型分类与应用场景 .sz
3.3 LangChain内部集成中间件介绍与应用 .sz
3.4 装饰器与继承方法自定义中间件应用 .sz
3.5 【实战】IT运维多中间件组合应用案例实战 .sz
4.1 RAG基础概述与LangChain搭建RAG检索功能 .sz
4.2 AgenticRAG概念介绍与自定义RAG检索工具Tool .sz
4.3 定义中间件构建完整AgenticRAG系统 .sz
4.4 LangSmith可视化工具注册与使用 .sz
5.1 DeepAgents框架定位与功能介绍 .sz
5.2 系统提示词与子代理subAgent工具 .sz
5.3 文件系统与backend沙箱环境应用 .sz
5.4 backend数据库存储与混合后端模式 .sz
6.1 DeepAgents网络爬虫系统架构及实现逻辑 .sz
6.2 智能体运行效果与结果展示 .sz
6.3 四大子智能体与工具独立运行效果 .sz
6.4 AgentChatCli开源工具使用与DeepAgents总结 .sz

【Part 5】大模型RAG入门24 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
【RAG】1.1 RAG基础概念讲解 .sz
【RAG】1.2 案例演示以及Langchain代码实现离线处理 .sz
【RAG】1.3 Langchain实现数据检索以及完整流程演示 .sz
【RAG】1.4 RAG部署考虑以及进阶优化方案 .sz
【RAG】2.1 RAG多文档解析难点与技术选型 .sz
【RAG】2.2 使用unstructured库解析基础格式文档 .sz
【RAG】2.3 使用unstructured库对图像和PDF复杂格式文档解析 .sz
【RAG】2.4 LlamaIndex框架结合unstructured库混合解析文档实践 .sz
【RAG】3.1 数据清洗与文档切分核心原则 .sz
【RAG】3.2 LlamaIndex基础文档切分器实战解析 .sz
【RAG】3.3 层级文档分割器及混合分割应用实践 .sz
【RAG】3.4 切分策略选择优化与评估器应用演示 .sz
【RAG】4.1 Embedding模型介绍及调用实践 .sz
【RAG】4.2 向量数据库多维度对比及核心组件介绍 .sz
【RAG】4.3 各类向量数据库嵌入数据实操演示 .sz
【RAG】4.4 向量检索工具封装及agent调用演示 .sz
【RAG】5.1 RAG检索生成流程概述 .sz
【RAG】5.2 基础检索与混合检索+rerank实践 .sz
【RAG】5.3 单词查询与多轮对话实践 .sz
【RAG】5.4 RAG检索阶段无序评估指标 .sz
【RAG】5.5 RAG检索阶段有序评估指标及代码演示 .sz
【RAG】5.6 RAG生成阶段评估指标 .sz
【RAG】5.7 开源评估框架DeepEval和Trulens演示 .sz

【Part 6】大模型RAG进阶-LlamaIndex15 条

【Part 7】Agent skills 详解13 条

【Part 8】智能体长短期记忆管理11 条

【Part 9】智能体上下文工程13 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 Agent上下文工程概述介绍与六大模块概览 .sz
1.2 上下文六大模块实战演示效果 .sz
1.3 上下文五大策略-write写入select检索实战 .sz
1.4 上下文五大策略-compress压缩方案实战 .sz
1.5 上下文五大策略-isolate隔离、cache缓存实战与总结 .sz
2.1 六模块认知与LangChain中间件回顾 .sz
2.2 Compression 压缩五件套 Middleware 叠加策略 .sz
2.3 Write三策略会话_长期_任务三层记忆实现 .sz
2.4 Select 四策略工程化与动态工具装配 .sz
2.5 Isolate 隔离子 Agent 编排实现 .sz
2.6 Cache 前缀缓存断裂诊断与修复 .sz
2.7 mini-openclaw 集成优化策略演示 .sz

【Vibe Coding 阶段二】Cursor 进阶实战12 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
10. OpenClaw源码二开-接入自定义Agent Skills .sz
11. OpenClaw源码二开-接入自定义应用场景 .sz
6. OpenClaw源码开发整体流程梳理 .sz
7. OpenClaw源码本地部署及启动测试 .sz
8. OpenClaw源码二开-接入自定义大模型 .sz
9. OpenClaw源码二开-接入飞书客户端 .sz
【阶段二】1. 基于VIbe Coding进行开源项目二次开发思路 .sz
【阶段二】2. 顶级OpenClaw项目价值 & 本地部署 .sz
【阶段二】3. OpenClaw源码拆解-客户端架构设计 .sz
【阶段二】4. OpenClaw源码拆解-GateWay AI网关通信协议 .sz
【阶段二】5. OpenClaw源码拆解-Agent Runtime 源码拆解 .sz

【Vibe Coding 阶段三】Claude Code实战18 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.Claude Code入门介绍 .sz
2.Claude Code部署与使用 .sz
3.Claude Code替换国内模型流程 .sz
4.Claude Code完整功能与架构介绍 .sz
5.内置工具与记忆系统功能详解 .sz
6.会话回溯、斜杠命令与上下文压缩 .sz
7.MCP、Skills与Plugin使用方法 .sz
8.Claude Code进阶开发实战 .sz
【阶段三】1. 企业项目前后端驱动设计规范及CC上手使用 .sz
【阶段三】2. 多模态RAG问答系统技术架构拆解 .sz
【阶段三】3. 多模态RAG问答系统-文档解析模块开发 .sz
【阶段三】4. 多模态RAG问答系统-知识图谱提取模块MVP构建测试 .sz
【阶段三】5. 多模态RAG问答系统-GraphRAG索引完整Pipeline-MVP搭建 .sz
【阶段三】6. 多模态RAG问答系统-后端系统架构设计及规范文档生成 .sz
【阶段三】7. 多模态RAG问答系统-基于PRD使用Figma生成前端产品原型 .sz
【阶段三】8. 多模态RAG问答系统-前后端并行开发&集成测试 .sz
【阶段三】9. 多模态RAG问答系统-前后端接口联调&工程化开发经验分享 .sz

【Vibe Coding 阶段四】CC 企业级进阶实战5 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
【阶段四】1.Claude Code Agent Teams协作原理 .sz
【阶段四】2. Agent Teams 市场调研&竞品分析拆解 .sz
【阶段四】3. 系统业务建模 & 核心交互链设计 .sz
【阶段四】4. 前后端接口联调 & 自动化测试交付 .sz

【Vibe Coding 阶段一】AI编程入门8 条

【加餐】Agent Skills 快速入门实战8 条

【加餐】Agent Skill开发与Harness开发实战5 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.Agent Skill进阶介绍与课程项目部署.sz
2.Anthropic官方Skills自动开发流程.sz
3.基于历史对话自主生成skill.sz
4.Agent Skills全自动自主反思进化流程.sz

【加餐】Claude Code 源码解读8 条

【加餐】DeepSeek-OCR-2 快速入门实战8 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.热门OCR模型入门介绍 .sz
2.DeepSeek-OCR-2模型功能特性介绍 .sz
3.DeepSeek-OCR-2视觉因果流原理介绍 .sz
4.DeepSeek-OCR-Web在线解析流程介绍 .sz
5.DeepSeek-OCR-2本地部署与Transformers调用流程 .sz
6.vLLM推理部署与常用提示 .sz
7.借助DeepSeek-OCR实现PDF转MarkDown .sz

【加餐】Harness Engineering 技术实战8 条

【加餐】Hermes Agent 技术实战7 条

【加餐】OpenClaw AI数字员工开发实战1 集

【加餐】OpenClaw 记忆系统开发实践7 条

【实战项目合集】热门工业级案例62 条

【专题课】Harness Engineering驾驭工程实战19 条

课程包含【秋季班】【夏季班】【秋季班】包更新一整年！！！1 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等

直播回放1 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等

Part 5. Harness Engineering 驾驭工程——curator整理机制与自进化边界 .sz8 条

Vibe Coding AI编程 Claude Code 工程化项目开发（第七课） .sz
Vibe Coding AI编程 Claude Code工程化开发实战（第六课） .sz
Vibe Coding AI编程 Claude Code工程化开发实战（第五课） .sz
Vibe Coding AI编程 Cursor AI IDE 深入实践（第三课） .sz
Vibe Coding AI编程顶级Agent项目开发实战（第四课） .sz
Vibe Coding AI编程范式与快速上手实践（第二课） .sz
Vibe Coding AI编程范式与快速上手实践（第一课） .sz
大模型基础入门——在线 API 接入实战 .sz

资料1 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等

【实战项目合集】热门工业级案例23 条

赋范 AI-2025年大模型 Agent智能体开发实战1 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等

【part 0】深度学习Transformer基础（赠送）14 集

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
【Transformer】1 Transformer与注意力机制入门 .mp4
【Transformer】10 编码器结构详解之前馈神经网络FFN .mp4
【Transformer】11 完整Transformer结构下的解码器Decoder .mp4
【Transformer】13 掩码与掩码注意力机制 .mp4
【Transformer】14 填充掩码与前瞻掩码的实现 .mp4
【Transformer】15 编码-解码注意力层 .mp4
【Transformer】16 Decoder-Only结构下的Decoder .mp4
【Transformer】2 Attention注意力机制的本质 .mp4
【Transformer】3 Transformer中的注意力计算流程 & 多头注意力机制 .mp4
【Transformer】4 Transformer的基本架构 .mp4
【Transformer】6 正余弦编码的数学与实用意义 .mp4
【Transformer】7 正余弦编码的实际计算与高维空间可视化 .mp4
【Transformer】8 编码器结构详解之残差链接 .mp4
【Transformer】9 编码器结构详解之Layer Normalization .mp4

【part 10】微调数据集获取创建方法12 集

【part 11】借助Llama-Factory进行高效微调31 条

【part 11】微调数据集获取方法及自主构建11 条

【part 12】在线大模型微调与实战3 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 微调数据准备思路和微调准备 .sz
1.2. 制造微调数据微调并评估结果 .sz

【part 13】PEFT手动微调实现流程7 条

【part 13】大模型微调 & 蒸馏应用实战43 条

【part 14】大模型微调技术实战（DS强化)11 条

【part 15】AI Agent 基础与ReAct实战11 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势 .sz
1.2 大模型应用的本地知识库问答核心技术-RAG .sz
1.3 AI Agent爆发的根本原因 .sz
1.4 AI Agent 经典核心架构与 AgentExcuter .sz
2.1 AI Agent与LLMs + RAG的本质区别 .sz
2.2 AI Agent三种应用类型及Python实现可交互的聊天机器人 .sz
2.3 Funcation Calling 完整生命周期细节复现 .sz
2.4 实现具备Funcation Calling的智能电商客服 .sz
2.5 Function Calling并行调用和多函数调用的应用方法 .sz
2.6 加餐：OpenAI最新推出的结构化输出功能介绍 .sz

【part 16】AI Agent开发技巧与实战应用6 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 Funcation Calling 与 AI Agent的本质区别 .sz
1.2 提示工程到代理工程的平滑过度 .sz
1.3 ReAct Agent框架的基础理论 .sz
1.4 案例：从零复现ReAct Agent的完整流程 .sz
1.5 项目：基于ReAct Agent构建电商智能客服 .sz

【part 17】最强Agent框架AssistantAPI3 集

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 Assistant API 框架的整体介绍 .sz
1.2 Assistant对象的创建方法 .sz
1.3 Thread、Messges及Run应用方法 .sz
1.4 Run运行时的状态转移机制 .sz
1.5 实现Run状态的轮询方法，并实现Assistant API完整链路 .sz
2.1 Assistant API 进阶应用方法介绍 .sz
2.2 File Search内置工具说明及文件管理 .sz
2.3 基于 Assistant API 创建在线私有知识库 .sz
2.4 在Assistant和Thread定义File Search工具的四种策略 .sz
2.5 如何处理Assistant API输出响应中的注释 .sz
2.6 Code Interpreter（代码解释器）的应用技巧 .sz
2.7 基于Funcation Calling实现本地代码解释器 .sz
3.1 为什么企业级应用必须接入流式输出 .sz
3.2 Assistant API中流式输出的开启方法 .sz
3.3 Assistant API 流式传输中的事件流原理细节 .sz
3.4 如何在 Assistant API 流式传输中接入外部函数 .mp4
3.5 应用案例（1）：异步构建Assistant对象的工程化代码 .mp4
3.6 应用案例（2）：集成外部函数方法及项目完整功能介绍 .mp4

【part 18】自主Agent开发框架Langraph11 集

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1.1 LangChain的AI Agent开发框架架构设计 .mp4
1.2 LangGraph 的底层构建原理 .mp4
1.3 Langgraph底层源码解析 .mp4
1.4 LangGraph中如何接入大模型做问答流程 .mp4
2.1 LangGraph中State的定义模式 .sz
2.2 使用字典类型定义状态的方法与优劣势 .sz
2.3 LangGraph状态管理中Reducer函数的使用 .sz
2.4 MessageGraph源码功能解析 .sz
2.5 LangSmith基本原理与使用入门 .sz
3.1 LangGraph代理架构及Router Agent介绍 .sz
3.2 LangGraph中可应用的三种结构化输出方法 .sz
3.3 结合结构化输出构建Router Agent（数据库） .sz
3.4 Tool Calling Agent 中ToolNode的使用 .sz
3.5 Tool Calling Agent的完整实现案例：实时搜索与数据库集成 .sz
4.1 LangGraph中ReAct的构建原理 .sz
4.2 案例实操：构建复杂工具应用的ReAct自治代理 .sz
4.3 LangGraph中如何使用流式输出 .sz
4.4 LangGraph中的事件流 .sz
5.1 Agent长短期记忆认知 .sz
5.2 LangGraph的短期记忆及Checkpointer(检查点) .sz
5.3 检查点的特定实现类型-MemorySaver .sz
5.4 检查点的特定实现类型-SqliteSaver .sz
5.5 长期记忆和Store（仓库） .sz
6.1 LangGraph知识点概述总结 .mp4
6.2 LangGraph中的HIL实现思路 .mp4
6.3 标准图结构中如何添加断点 .sz
6.4 复杂代理架构中如何添加动态断点 .sz
6.5 案例：具备人机交互的完整Agent信息管理系统 .sz
7.1 Supervisor 架构介绍与基本构建原理 .mp4
7.2 案例：基于 Supervisor 架构实现多代理系统 .mp4
7.3 GraphRAG 基本介绍与核心架构 .mp4
7.4 案例：Multi-Agent实现混合多知识库检索 .mp4
8.2 Multi-Agent 架构分类及子图的通信模式 .sz
8.3 父、子图状态中无共同键的通信方式 .mp4
8.4 案例：基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统（上） .sz
8.5 案例：基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统（下） .sz

【part 19】热门Agent工具与开源项目应用31 条

【part 1】开源大模型部署软硬件环境准备14 条

【part 20】RAG技术快速入门3 条

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1. Naive RAG介绍及借助LangChain实现RAG流 .sz
2. RAG集成历史对话信息及SqlalChemy持久化存储的使 .sz

【part 21】RAG基础 & 向量数据库应用19 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
1.1 本地知识库搭建方案综述 .sz
1.2 Embedding基本概念入门介绍 .sz
1.3 One-hot、Word2Vec与动态Embedding模型入门介绍 .sz
1.4 OpenAI Embedding模型API调用方法 .sz
2.1 Embedding语意分类与意图识别基础入门 .sz
2.2 基于Embedding的语意识别实战 .sz
3.1【意图识别实战】数据集介绍与Embedding处理过程 .sz
3.2【意图识别实战】基于Function calling的零样本意图识别 .sz
3.3 【意图识别实战】基于Embedding+机器学习的有监督意图识别过程 .sz
3.4【意图识别实战】高性能大模型零样本意图识别过程 .sz
3.5【意图识别实战】有监督学习下的Function calling识别过程 .sz
3.6【意图识别实战】基于模型融合的意图识别过程 .sz
3.7 大模型意图识别全方法总结 .sz
4.1 Embedding 模型与向量数据库在RAG中的应用说明 .sz
4.2 Text Embedding Models的接入和使用方法 .sz
4.3 开源Embedding Models的调用实战 .sz
4.4 向量数据库基本原理介绍 .sz
4.5 Chroma的使用方法介绍 .sz

【part 22】企业级RAG技术优化 & 评估12 条

【part 23】GraphRAG深度实战37 条

【part 24】DeepSeek 轻量级本地部署方案15 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
【DS-R1 本地部署】1.DeepSeek R1本地部署指南 .sz
【DS-R1 本地部署】2.DeepSeek R1模型组基本情况介绍 .sz
【DS-R1 本地部署】3.DeepSeek R1开源情况介绍 .sz
【DS-R1 本地部署】4.DeepSeek R1本地部署与调用流程 .sz
【DS-R1 本地部署】5.DS-R1+OllamavLLMSGLangLMD .sz
【DS-R1 本地部署】6.DeepSeek R1 Distill模型运行环境搭建 .sz
【DS-R1 本地部署】7.借助transformer库调用DS-R1 Distill模型 .sz
【DS-R1 本地部署】8.借助ollama调用DeepSeek R1 Distill模型 .sz
【DS-v3本地部署】1.DeepSeek v3开源情况介绍 .sz
【DS-v3本地部署】2.DeepSeek v3本地部署与transformer库调用流程 .sz
【DS-v3本地部署】3.DSv3+SGLang、LMDeploy和vLLM部署与调用流程 .sz
【DS-v3本地部署】4.DeepSeek v3模型基本情况介绍 .sz
【DS-v3本地部署】5.DeepSeek v3模型GitHub开源情况详解 .sz
【DS-v3本地部署】6.DeepSeek v3技术报告快速解读 .sz

【part 25】DeepSeek 企业级分布式部署方案2 条

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战【夏季班】等
【DS-R1 企业级部署】1.DS-R1+Open-WebUI企业级部署功能说明 .sz

【DS-R1 企业级部署】2.ollama离线安装与模型默认目录更换方法 .sz5 条

【DS-R1 企业级部署】3.DeepSeek R1与Embedding模型部署流程 .sz
【DS-R1 企业级部署】4.DeepSeek R1联网、代码解释器功能实现流程 .sz
【DS-R1 企业级部署】5.DeepSeek R1本地知识库问答 .sz
【DS-R1 企业级部署】6.DeepSeek R1外部工具调用与查询查询实时天气 .sz
【DS-R1 企业级部署】7.DeepSeek R1连接MySQL进行数据对话 .sz

资料代码1 条

【加餐】LangChain 1.0 实现 Claude Skills 动态工具过滤.zip

适合人群

AI开发者
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机器学习工程师

🎯 学习收获

掌握大模型Agent开发技术
提升AI项目实战能力
成为AI领域专家

🎉 祝您学习愉快！

赋范 AI-2026年大模型 Agent智能体开发实战 夏季班

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