2025AI智能体开发课程，系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流

📚 课程内容

课程来自迪哥的2025AI智能体开发课程。你将系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流。课程深度结合MetaGPT、AutoGen等前沿框架，并涵盖大模型微调、RAG知识库构建等高级应用。通过真实创业项目实操，不仅学会工具使用，更能掌握从流程分析、节点搭建到部署落地的完整开发能力，最终能独立创建解决实际问题的AI智能体。

├─02、Coze打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（6小节）

│2-1COZE登录与创建工作流方式.png

│2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp4

├─03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方案）（5小节）

│3-3续写新闻稿件方式（循环中间变量使用）.mp4

├─04、COZE打造历史人物视频素材（12小节）

│4-10选修：自定义插件配置技巧实例.mp4

│4-11选修：工作流中添加视频插件.mp4

│4-4画面描述与图像生成节点构建.mp4

│4-7图像生成节点错误调试并保险.mp4

│4-8视频生成节点容易违规的解决技巧.mp4

│4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4

│后三节（9-11）选修内容说明（图文）.png

├─05、COZE自动化剪辑（继续历史人物章节）（5小节）

├─07、COZE结合飞书表格办公（5小节）

│7-1DEMO演示与基本流程分析.mp4

│7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4

├─08、COZE打造装修设计与应用创建（5小节）

├─09、文案（小红书笔记）生成智能体搭建技巧（2小节）

├─10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用（5小节）

│10-1COZE-API开通策略.mp4

│10-2API外部调用技巧实例演示.mp4

│10-3Cursor应用例子分析.mp4

│10-4用CURSOR构建一个浏览器插件.mp4

├─11、COZE打造数据分析智能体（8小节）

│11-3结合DeepSeek构建代码节点.mp4

│11-4结合DeepSeek进行数据分析.mp4

│11-5配置插件把分析结果存在excel里.mp4

│11-6数据可视化配置方案与节点调试分析.mp4

├─12、COZE中配置自己的插件（3小节）

│12-3在工作流中配置自己的插件并使用.mp4

│14-1自定义插件创建方案与流程.mp4

├─16、RAGFLOW本地化知识库（5小节）

│16-1RAGFLOW介绍和特点.mp4

│16-2RAGFLOW接入本地模型.mp4

│16-3Chat与Embedding模型接入.mp4

├─17、RAG检索架构分析及应用（6小节）

├─18、斯坦福AI小镇架构与副业解读（10小节）

│18-2要解决的问题和整体框架分析.mp4

├─19、autogen框架真实案例（7小节）

│19-1AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4

│20-10调用SD-API完成设计.mp4

│20-11Ollama环境配置与安装.mp4

│20-12autogen接入本地模型.mp4

│20-6LMStudio本地下载部署模型.mp4

│20-8AutogenStudio本地化部署流程.mp4

├─21、METAGPT框架解读（9小节）

├─22、metaGPT应用实操-网上调研资料（6小节）

│22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4

├─23、结合GPT打造自己领域专属客服（6小节）

│23-1DEMO演示与整体架分析.mp4

│23-3前端助手API与流程图配置.mp4

│23-4接入外部API的方式与流程.mp4

├─24、本地大模型微调-llama3应用动手操作（7小节）

│24-5LLAMA3应用-RAG搭建方式.mp4

├─25、llama3微调-量化-部署（6小节）

│25-2指令微调所需数据与模型下载.mp4

│25-3llama3模型微调实例.mp4

│25-4llama3微调后进行量化.mp4

│25-5llama.cpp量化实例.mp4

├─26、拓展–计算奥斯曼视觉盈利项目实例（11小节）

│26-11盈利项目经验总结与优化，策略.mp4

│26-2指令微调所需数据与模型下载.mp4

│26-3llama3模型微调实例.mp4

│26-4llama3微调后进行量化.mp4

│26-5llama.cpp量化实例.mp4

├─27、拓展–挖掘创业项目流程实例（5小节）

├─28、拓展-自然语言处理副业流程（5小节）

│28-1知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4

│28-2知识图谱副业实际应用分析.mp4

│28-3知识图谱真实案例应用获取收益项目解读.mp4

│28-4大模型要解决的问题和应用分析.mp4

├─30、OPENAI–LLM模型优化总结（3小节）

│30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4

││语聚AI指定(只改动作即可).docx

││2.根据剧本做每个经历的画面描述.txt

││把分析结果整理成excel格式.txt

│Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip

│Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip

│└─inspectionProfiles

│profiles_settings.xml

│config_sentence_transformers.json

│sentence_bert_config.json

│special_tokens_map.json

│tokenizer_config.json

││Quantize_LLMs_to_GGUF(1).ipynb

│assistant.cpython-310.pyc

│assistant.cpython-39.pyc

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