├── PART1
│ ├── 1-Agent架构解读与应用分析
│ │ ├── 课程介绍
│ │ ├── 1-Agent要解决的问题分析
│ │ ├── …
│ │ └── 8-经典任务分析
│ ├── 2-新增GPTS打造Agent实战
│ │ ├── 1-GPTS任务流程概述分析
│ │ ├── …
│ │ └── 4-完成指令与脚本并生成
│ ├── 3-Agent打造专属客服
│ │ ├── 1-Demo演示与整体架构分析
│ │ ├── …
│ │ └── 6-指令提示构建
│ ├── 4，5-autogen与部署模块
│ │ ├── 1-AutoGenStudio框架安装与介绍
│ │ ├── …
│ │ └── 8-autogen接入本地模型
│ ├── 6，7-metagpt
│ │ ├── MetaGPT应用实战
│ │ │ ├── 0-基本Agent的组成
│ │ │ └── …
│ │ └── MetaGPT框架解读
│ │ ├── 1-论文概述分析
│ │ └── …
│ ├── 8-RAG检索架构分析与应用
│ │ ├── 0-RAG要完成的任务解读
│ │ ├── …
│ │ └── 5-评估工具RAGAS
│ ├── 9-斯坦福AI小镇架构与项目解读
│ │ ├── 1-整体故事解读
│ │ ├── …
│ │ └── 10-项目环境配置方法解读
│ ├── 10-langchain工具实例
│ │ ├── 1-langchain框架解读
│ │ ├── …
│ │ └── 5-数据切块方法
│ ├── 11-LLM与LORA微调策略解读
│ │ ├── 1-大模型如何做下游任务
│ │ ├── …
│ │ └── 5-Lora模型实现细节
│ ├── 12-LLM下游任务训练自己模型实战
│ │ ├── 1-提示工程的作用
│ │ ├── …
│ │ └── 5-效果演示与总结分析
│ ├── 13-OPENAI-LLM模型优化总结
│ │ ├── 1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题
│ │ ├── 2-RAG实践策略
│ │ └── 3-微调要解决的问题
│ ├── Action动作实例
│ │ ├── 1-项目介绍与配置
│ │ ├── 2-源码实现流程解读
│ │ └── 3-结果返回流程
│ ├── AutoGen部署应用RAG等实战
│ │ ├── 1-API生成方法
│ │ ├── …
│ │ └── 11-Autogen接入本地模型
│ ├── llama3相关
│ │ ├── llama3微调量化部署一条龙
│ │ │ ├── 1-Lora微调方法
│ │ │ ├── …
│ │ │ └── 6-部署应用
│ │ └── llama3应用实战
│ │ ├── 1-LLama3模型下载与配置安装
│ │ ├── …
│ │ └── 7-RAG基本流程分析
│ └── MOE多专家系统
│ ├── 1-MOE概述分析
│ ├── 2-MOE模块实现方法解读
│ └── 3-效果分析与总结
└── PART2
├── 打造自己的文案生成助手
│ ├── 1-产品功能与需求分析
│ ├── 2-文案助手的工作流程设计
│ └── 3-配置插件与测试效果
├── 新增Coze打造Agent
│ ├── 1-Coze开发平台实例解读
│ ├── …
│ └── 5-自己DIY的agent的测试与发布
└── 唐宇迪AI Agent（抖音2024）
├── t01
├── …
└── t12
