企业级Agent设计模式与应用开发的最佳实践

企业级Agent设计模式与应用开发的最佳实践
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    课程大纲
    熟练使用LLM能力的核心知识体系
    • 大语言模型的基本原理详解
    • LLM应用能力的进阶模型(“倒三角”模型)
    • 提示词工程基础知识
    • 主流提示词使用技巧
    • 提示的万能使用公式详解
    • 提示词模板的使用
    • 提示词静态链的使用
    • 提示词的横向扩展
    • 提示词的纵向扩展
    • 使用API访问大模型
    • ReAct的概念和落地
    • 思维链和多思维链
    • RAG的基本原理与应用
    • 多模态RAG的使用
    • plugin机制与使用方式
    • Function Call机制与使用方式
    • MCP机制与使用方式
    • Skill机制与使用方式
    Agent核心知识体系
    • Agent的雏形
    • Agent智能体的定义与特点
    • Agent与传统软件的关系
    • Agent与LLM的关系
    • Agent的能力图谱
    • Agent的错误累积特性
    • Agent开发的基本框架
    • 业界主流Agent的设计思路与使用
    • Multi-Agent的雏形
    • 业界主流Multi-Agent的设计思路
    • 多Agent任务调度策略与选型
    • Agent设计模式与选择
    • Multi-Agent的基本逻辑和应用范围
    • Multi-Agent应用示例:MetaGPT
    • Multi-Agent应用示例:DevChat
    Agent设计模式
    • 顺序执行链模式与案例详解
    • 路由模式与案例详解
    • 并行模式与案例详解
    • 反思模式与案例详解
    • 工具使用模式与案例详解
    • 规划模式与案例详解
    • 多智能体协作模式与案例详解
    • 人类参与模式与案例详解
    • 短期记忆管理模式与案例详解
    • 长期记忆管理模式与案例详解
    Agent智能体开发
    • Agent开发的主流框架简介
    • Agent开发框架的学习方法与策略
    • 基于可视化编排的Agent开发模式
    • 基于代码框架的Agent开发模式
    • 记忆,规划,工具,自主决策,推理详解
    • 多智能体协作
    • 企业级智能体应用与任务规划
    • Agent开发框架选型
    • 用LangChain实现路由模式
    • 用LangChain实现并行模式
    • 用LangChain实现反思模式
    • 用LangChain实现工具使用
    • 用LangChain实现规划模式
    • 用LangChain实现短期记忆管理模式
    • 用LangChain实现长期记忆管理模式
    Agent高级主题与应用前沿
    • Agent评测的“可验证性”理论
    • Agent评测的数据集准备
    • Agent评测的业界前沿实践
    • Agent评测的发展方向
    • AgentOps的概念
    • AgenticOps的概念
    • AgentOps的难点与挑战
    • AgentOps的异常定义
    • AgentOps的全流程体系
    • AgentOps的发展方向
    企业级Agent实战案例详解(软件工程领域独家干货)
    • 接口测试用例和脚本生成Agent的设计与落地实践
    • GUI测试用例和脚本生成Agent的设计与落地实践
    • 自启发GUI测试Agent的设计思路与落地实践
    • Code Agent的设计思路与落地实践
    • 代码重构Agent的设计思路与落地实践
    • 代码评审Agent的设计思路与落地实践
    • 需求辅助Agent的设计思路与落地实践
    • 各类其他Agent的设计思路与落地实践