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《九天菜菜-大模型与Agent开发实战》课程全面涵盖了大模型与Agent的开发、部署、微调及实战应用。课程从在线大模型(如GPT、GLM、Claude、Gemini等)的部署与调用入手，详细讲解了API调用、流式处理、多模态应用、工具调用等核心技术。随后深入开源大模型的本地部署与微调，包括ChatGLM、Llama、Qwen等模型的部署、LoRA微调、PPO算法、RLHF等高效微调技术。课程还重点介绍了AI Agent的开发，涵盖ReAct架构、LangGraph、Function Calling、Assistant API等前沿技术，并结合实际项目(如MateGen Pro)进行实战演练。最…...
微软AI Agent开发实战，系统掌握智能代理核心架构
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微软AI Agent开发实战，系统掌握智能代理核心架构506.27MB
01_1导学.mp427.84MB02_2、使用哪种AI代理框架.mp439.88MB03_3、如何设计好的AI代理.mp425.8MB04_4、什么是代理工具使用设计模式.mp425.97MB05_5、什么是代理式RAG.mp434.18MB06_6、如何构建有效的AI代理.mp427.25MB07_7、什么是AI代理规划设计模式.mp425.92MB08_8、如何使用多AI代理系统.mp429.35MB09_9、AI代理如何改进.mp434.68MB10_10、如何将AI代理部署到生产环境.mp427.33MB11_11、使用代理协议(MCP、AA2A和NLWeb).mp472.21MB12_12、为AI代理进行上下文工程.mp477.17MB13_13、人工智能代理记忆构建自我改进的代理.mp458.7MB共13个文件，合计：506.27MB
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