唐宇迪：迪哥-2025Ai必会Agent(应用解读+项目实战)–精讲班

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【分享】唐宇迪：迪哥-2025Ai必会Agent(应用解读+项目实战)--精讲班
　 COZE智能体系列(重要)
　 更新-有答疑
　 Agent论文解读与总结相关
　 大模型微调与知识库
　 Autogen与其他智能体框架
　 013.4-循环体注意事项更新.mp4
　 033.3-国内常用API配置方法.mp4
　 133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
　 003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4
　 029.6-指令提示构建.mp4
　 014.1-插件的基本配置方法.mp4
　 118.5-模板到哪去找.mp4
　 105.5-效果演示与总结分析.mp4
　 019.3-识别工作流配置与测试.mp4
　 069.3-检索得到重要的URL.mp4
　 035.5-工作流配置.mp4
　 096.1-大模型如何做下游任务.mp4
　 016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
　 022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4
　 058.2-整体框架逻辑介绍.mp4
　 051.4-知识库构建实例.mp4
　 060.4-基础解读-动作定义方式.mp4
　 005.5-整体总结分析.mp4
　 020.4-调用模块工作流配置.mp4
　 076.5-评估工具RAGAS.mp4
　 064.8-定时器任务环境配置.mp4
　 026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
　 088.1-langchain框架解读.mp4
　 099.4-LORA微调的核心思想.mp4
　 068.2-问题拆解与执行流程.mp4
　 037.1-API生成方法.mp4
　 089.2-基本API调用方法.mp4
　 131.7-RAG基本流程分析.mp4
　 059.3-项目环境配置.mp4
　 084.7-整体流程框架图.mp4
　 120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
　 044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
　 008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
　 134.3-llama3模型微调实例.mp4
　 063.7-多动作配置方法.mp4
　 136.5-llama.cpp量化实例.mp4
　 093.1-MOE概述分析.mp4
　 061.5-基础解读-角色定义.mp4
　 045.9-本地化部署接入应用实例.mp4
　 142.语聚AI插件制作更新(刷完第三章动手做的时候再看就行).mp4
　 130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
　 121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
　 144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4
　 021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
　 072.1-RAG要完成的任务解读.mp4
　 147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4
　 101.1-提示工程的作用.mp4
　 054.2-调用API的控制方式.mp4
　 011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
　 049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
　 143.1-扣子开发平台实例解读.mp4
　 126.2-环境相关配置解读.mp4
　 103.3-源码调用DEBUG解读.mp4
　 001.1-Agent要解决的问题分析.mp4
　 057.1-论文概述分析.mp4
　 091.4-样本索引与向量构建.mp4
　 112.4-模型选择方法总结.mp4
　 135.4-llama3微调后进行量化.mp4
　 104.4-训练流程演示.mp4
　 152.3-配置插件与测试效果.mp4
　 077.6-外接本地数据库工具.mp4
　 023.3-知识库构建方法与应用.mp4
　 082.5-感知与反思模块构建流程.mp4
　 114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
　 085.8-感知模块解读.mp4
　 107.2-RAG实践策略.mp4
　 036.6-执行流程与结果.mp4
　 127.3-工具调用流程拆解.mp4
　 146.3-配置好自己的DIY技能.mp4
　 073.2-RAG整体流程解读.mp4
　 094.2-MOE模块实现方法解读.mp4
　 043.7-调用本地模型方法与配置.mp4
　 115.2-数据处理与清洗分析.mp4
　 025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
　 098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4
　 018.2-数据表创建方法.mp4
　 141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4
　 113.5-项目经验总结与优化方法.mp4
　 124.1-COZE开发者平台解读.mp4
　 017.1-发票助手插件接入.mp4
　 075.4-召回改进方案解读.mp4
　 151.2-文案助手的工作流程设计.mp4
　 067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
　 053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4
　 097.2-LLM落地微调分析.mp4
　 100.5-LORA模型实现细节.mp4
　 065.9-定时器任务流程解读分析.mp4
　 080.3-论文基本框架分析.mp4
　 102.2-项目数据解读.mp4
　 078.1-整体故事解读.mp4
　 081.4-Agent的记忆信息.mp4
　 148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4
　 034.4-API接口在线测试.mp4
　 027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
　 041.5-加入RAG技能.mp4
　 006.6-GPTS分析一波.mp4
　 083.6-计划模块实现细节.mp4
　 012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
　 111.3-模型准备与项目分析.mp4
　 128.4-功能调用方法实例.mp4
　 040.4-外接本地支持库配置方法.mp4
　 116.3-特征工程的作用与流程.mp4
　 153.COZE的UI界面更新.mp4
　 066.0-基本Agent的组成.mp4
　 150.1-产品功能与需求分析.mp4
　 138.配置.mp4
　 010.1-数据查找配置.mp4
　 062.6-单动作智能体实现方法.mp4
　 129.5-RAG环境配置搭建.mp4
　 032.2-动作API配置方法.mp4
　 090.3-数据文档切分操作.mp4
　 154.COZE介绍与界面更新.mp4
　 042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
　 056.4-完成指令与脚本并生成.mp4
　 122.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4
　 145.2-技能测试与插件创建实例.mp4
　 009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
　 050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
　 028.5-引入API方法解读.mp4
　 123.5-工具总结分析.mp4
　 095.3-效果分析与总结.mp4
　 015.2-输入输出参数配置方法.mp4
　 087.10-项目环境配置方法解读.mp4
　 024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
　 031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
　 038.2-GroupChat模块.mp4
　 108.3-微调要解决的问题.mp4
　 117.4-机器学习算法分析.mp4
　 030.0-Python环境说明.mp4
　 079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
　 092.5-数据切块方法.mp4
　 048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
　 155.语聚AI插件制作更新.mp4
　 140.2-插件配置方法与输出.mp4
　 139.1-提示词与工作流配置.mp4
　 047.12-autogen接入本地模型.mp4
　 004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4
　 039.3-执行流程分析.mp4
　 137.6-部署应用.mp4
　 071.5-总结与结果输出.mp4
　 132.1-LORA微调方法.mp4
　 110.2-数据与特征库准备.mp4
　 074.3-召回优化策略分析.mp4
　 070.4-子问题生成总结结果.mp4
　 046.11-Ollama环境配置与安装.mp4
　 109.1-项目需求分析流程.mp4
　 119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
　 086.9-思考模块解读.mp4
　 106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
　 149.COZE的UI界面变化.mp4
　 052.5-封装成API调用.mp4
　 002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4
　 007.7-经典任务分析.mp4
　 055.3-API相关配置完成.mp4
　 125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
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