课程介绍：AI Agent 开发已是AI时代的关键技能，市场需求旺盛，人才紧缺。越早掌握，未来收益越大！本课从基础出发，手把手带你逐步深入，覆盖从需求分析到设计、开发、部署优化及评估的全流程。你将掌握全栈技能（LangChain、CrewAI、Deepseek、RAG、单/多Agent及工作流等）。积累10+多场景实战经验；具备智能化解决方案设计能力；全方位提升企业定制化、智能化开发综合实战能力，助力成为AI时代市场紧缺、抢手人才。
目录：
1-1 深入了解课程，少走弯路，必看！！！.mp4
2-1 本章介绍.mp4
2-2 智能革命爆发：从梦想到现实.mp4
2-3 智能体揭秘：为什么它是未来的核心？智能体到底是什么？.mp4
2-4 风口以至-机遇与挑战：AI 淘汰的是不会使用AI的人.mp4
2-5 新手必知：扫清学习障碍.mp4
2-6 本章小结.mp4
3-1 本章介绍.mp4
3-2 带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生.mp4
3-3 全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）.mp4
3-4 开源VS闭源：你该如何选择.mp4
3-5 大模型的短板与解决方案.mp4
3-6 练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）.mp4
3-7 本章小结.mp4
4-1 本章介绍.mp4
4-2 如何正确使用AI编程？.mp4
4-3 什么是提示词工程？AI对话的魔法咒语+常见思维流模式.mp4
4-4 如何正确的获取AI行业信息？.mp4
4-5 小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体.mp4
4-6 本章总结.mp4
5-1 本章介绍.mp4
5-2 DeepSeek为什么火了？.mp4
5-3 推理大模型做对了什么？DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别.mp4
5-4 DeepSeek 提示词模板与注意.mp4
5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令.mp4
5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式.mp4
5-7 DS本地部署：本地私有化AI对话助手实现.mp4
5-8 DS云端部署：按需付费更加灵活.mp4
5-9 DS云端API：个人用户最佳选择.mp4
5-10 本章小结.mp4
6-1 本章介绍.mp4
6-2 langchain是什么以及发展过程.mp4
6-3 langchain能做什么和能力一览.mp4
6-4 langchain的优势与劣势分析.mp4
6-5 langchain使用环境的搭建.mp4
6-6 AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）.mp4
6-7 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块.mp4
6-8 本章总结.mp4
7-1 本章介绍.mp4
7-2 LangChain核心组件：LLMs与ChatModels.mp4
7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型.mp4
7-4 tokens与上下文交互窗口.mp4
7-5 模型异常处理与缓存机制.mp4
7-6 如何配合本地大模型？模型Token usage的花费？.mp4
7-7 大模型的Tool Call工具调用能力：先进大模型的标配.mp4
7-8 练一练：使用某个大模型来驱动事件.mp4
8-1 本章介绍.mp4
8-2 提示词：大模型工作的核心部件.mp4
8-3 prompts模板：大模型推理的关键.mp4
8-4 五种prompts模板实战：字符串模板应用.mp4
8-5 五种prompts模板实战：对话模板应用.mp4
8-6 五种prompts模板实战：消息占位符应用.mp4
8-7 五种prompts模板实战：使用Message组合模板.mp4
8-8 五种prompts模板实战：自定义模板应用.mp4
8-9 Few Shot：提供推理质量的常见方式.mp4
8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例.mp4
8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例.mp4
8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例.mp4
8-13 使用Partial实战部分格式化效果.mp4
8-14 langchain hub加载提示词管理.mp4
8-15 练一练：使用langchain hub加载提示词模板.mp4
8-16 本章总结.mp4
9-1 本章介绍.mp4
9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览.mp4
9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）.mp4
9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）.mp4
9-5 LLM应用容错机制.mp4
9-6 如何自定义解析器？.mp4
9-7 本章总结.mp4
10-1 本章介绍.mp4
10-2 Runnable接口到底是什么？.mp4
10-3 LCEL是什么与使用场景.mp4
10-4 链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链.mp4
10-5 链的基本应用：链的流式调用.mp4
10-6 链的基本应用：并行运行多条链.mp4
10-7 从老版本的chain迁移到LCEL.mp4
10-8 链的高级应用：在链中使用函数.mp4
10-9 链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数.mp4
10-10 链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值.mp4
10-11 链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置.mp4
10-12 链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）.mp4
10-13 链的高级应用：使用Redis构建长期记忆.mp4
10-14 链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链.mp4
10-15 本章总结.mp4
11-1 本章介绍.mp4
11-2 RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？.mp4
11-3 知识（数据）预处理：让文档变得AI友好.mp4
11-4 常见的Loader 加载器：PDF+多模态图文PDF.mp4
11-5 常见的Loader 加载器：解析网页+CVS+ Excel.mp4
11-6 文档切分：为什么以及如何切.mp4
11-7 文档切分：如何基于长度+文本+文档+语义进行切片.mp4
11-8 向量艺术：嵌入模型.mp4
11-9 向量艺术：langChain的嵌入实现.mp4
11-10 向量艺术：向量数据库基础.mp4
11-11 向量艺术：Langchain 的向量库实现.mp4
11-12 向量库实现：向量库的数据增加+删除+相似性搜索+ MMR+混合搜索.mp4
11-13 向量艺术：检索器概念.mp4
11-14 检索器在langChain中的实现（基本的检索器+语法搜索构建：BM25）.mp4
11-15 查询重写：如何处理非结构化数据？.mp4
11-16 查询重构：如何处理结构化数据？.mp4
11-17 检索策略大比拼：找到合适你的方案.mp4
11-18 检索调优：让RAG系统更快更准.mp4
11-19 检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数.mp4
11-20 未来可期：RAG技术的进化之路.mp4
11-21 动一动：ChatDoc — 又一个简单的文档检索小助手.mp4
11-22 本章总结.mp4
12-1 本章介绍 (1).mp4
12-2 小浪助手（单智能体）案例拆解.mp4
12-3 什么是单Agent？.mp4
12-4 使用LangChain 创建第一个Agent.mp4
12-5 小浪助手实战：开发环境搭建说明与实战流程.mp4
12-6 项目相关资源获取（环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API）.mp4
12-7 项目架构演示.mp4
12-8 项目架构搭建.mp4
12-9 提示词模块设计.mp4
12-10 感情侦测实现.mp4
12-11 工具的设计.mp4
12-12 工具的设计实现.mp4
12-13 知识库设计余实现.mp4
12-14 钉钉工具设计与实现.mp4
12-15 记忆系统设计实现.mp4
12-16 项目可观测性实现.mp4
12-17 容器化部署.mp4
13-1 本章介绍.mp4
13-2 为什么选择多智能体架构？.mp4
13-3 常见的多智能体架构.mp4
13-4 LangGraph讲解.mp4
13-5 LangGraph 核心组件：节点与可控制性.mp4
13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph.mp4
13-7 【实现】节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环.mp4
13-8 【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce.mp4
13-9 LangGraph 核心组件：持久化与记忆.mp4
13-10 【实现】持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用.mp4
13-11 【实现】持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆.mp4
13-12 LangGraph 核心组件：人机交互.mp4
13-13 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据.mp4
13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用.mp4
13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态.mp4
13-16 LangGraph 核心组件：时光旅行.mp4
13-17 LangGraph 核心组件：流式输出.mp4
13-18 LangGraph 核心组件：工具调用.mp4
13-19 小实战：基于LangGraph 构建代码助手.mp4
13-20 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手.mp4
13-21 大实战：小浪助手（多智能体版）.mp4
13-22 本章小结.mp4
14-1 本章介绍.mp4
14-2 智能体常见的优化方式：计划和执行智能体架构优化方式.mp4
14-3 智能体常见的优化方式：基本反思智能体架构优化方式.mp4
14-4 智能体效果评估：模拟用户来评估智能体.mp4
14-5 智能体效果评估：使用LangSmith评估智能体.mp4
14-6 LangGraph云平台.mp4
14-7 如何使用LangGraph 服务器进行本地开发.mp4
14-8 如何使用模板快速启动项目.mp4
14-9 LangGraph Studio UI.mp4
14-10 如何在LangGraph cloud 上部署.mp4
14-11 本章小结.mp4
15-1 本章介绍.mp4
15-2 什么是CrewAI.mp4
15-3 CrewAI安装与第一个示例.mp4
15-4 CrewAI 核心组件讲解.mp4
15-5 CrewAI 核心组件：Agents.mp4
15-6 CrewAI 核心组件：Task.mp4
15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow.mp4
15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆.mp4
15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手.mp4
15-10 基于CrewAI 的营销策略**.mp4
15-11 本章小结.mp4
16-1 课程回顾.mp4
16-2 课程总结与展望.mp4
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