- 课程目录
- 课程介绍
-
在线阅读:开篇词|天作之合:LLM助力业务流程自动化
一起学习如何开发 LLM 驱动的 BPA 应用
-
01|Autonomous Agent开发框架的爱丽丝奇境
开发优秀的 LLM 应用,选择最适合的开发框架和开发工具至关重要,也是需要首先解决的问题。
-
02|收拾行李,准备上路
我们优先选择的开源 LLM 部署工具是 Ollama,使用的开源 LLM 文件是来自 Ollama 网站的 GGUF 格式的文件。
-
03|初识MetaGPT
学习本课程第一个 Autonomous Agent 开发框架——MetaGPT
-
04|使用MetaGPT实现Autonomous Agent应用
在这一课中我们把“陪伴用户玩24点游戏的智能体应用”实现为可运行的代码
-
05|MetaGPT高级开发技能
MetaGPT 中的一个很强大的组件 DataInterpreter
-
06|初识AutoGPT
今天我们开始学习第二个开发框架 AutoGPT,也是此类开发框架的开创者
-
07|扫清AutoGPT开发道路上的障碍
先介绍 AutoGPT 的工作和开发模式,然后引出我们开发 AutoGPT 应用时会面临的三个挑战。这些挑战就是我们要解决的问题,而且需要靠我们 DIY 来解决
-
08|使用AutoGPT实现Autonomous Agent应用
基于 AutoGPT 再次实现 24 点游戏智能体应用
-
09|AutoGPT高级开发技能
在这节课中,我们以前面三课学习到的知识为基础,继续学习 AutoGPT Platform 的一些高级开发技能。
-
10|初识Swarm
学会使用 Swarm 这样的轻量级开发框架
-
11|使用Swarm实现Autonomous Agent应用
这节课要做的工作就是将之前的 24 点游戏智能体应用移植到 Swarm。
-
12|初识DSPy
DSPy——世界上第一个自动提示词工程开发框架
-
13|DSPy贴身实战
使用 DSPy 来解决手工提示词工程存在的问题
-
14|如何设计Autonomous Agent应用?(上)
自主型智能体的主要特点和几种典型运行环境
-
15|如何设计Autonomous Agent应用?(下)
复杂业务应用的设计方法——DDD,两个战略级设计策略:分层架构和限界上下文
-
16|行业应用需求:企业员工 AI 助理
设计开发一个中等复杂度的企业级 Autonomous Agent 应用
-
17|企业员工AI助理的架构设计
确定应用软件架构设计包括的工作,AI 助理的应用类型和技术选型
-
18|企业员工AI助理开发前的扫雷工作
确定语音语言模型的技术选型并测试
-
19|企业员工AI助理编程:实现多Agent
这节课我们真正开始 AI 助理的开发工作。
-
20|企业员工AI助理编程:两个入口Agent的具体实现
逐步实现 CollectionAgent 和 NotificationAgent 这两个入口 Agent
-
21|企业员工AI助理后续的功能完善
AI助理的长期产品规划
-
22|课程回顾和内容提炼
这套课程的最后一课
-
结束语|机会留给有准备的人
感谢一路相伴
-
结课测试|来赴一场满分之约吧
为了帮你检验自己的学习成果,我特意准备了一套结课测试题,快来挑战吧
-
23|使用Agent SDK实现Autonomous Agent应用
Agent SDK 可以看作是 OpenAI 去年发布的 Swarm 的升级版本。
课程介绍
交流群入口 你将获得 要点总结,设计开发复杂的 Autonomous Agent 实例驱动,快速应用 4 种主流的轻量级开发框架 掌握当前最优开源 LLM 的部署、使用及优化策略 从 0 到 1 构建真实的企业级应用:员工 AI...交流群入口
你将获得
- 要点总结,设计开发复杂的 Autonomous Agent
- 实例驱动,快速应用 4 种主流的轻量级开发框架
- 掌握当前最优开源 LLM 的部署、使用及优化策略
- 从 0 到 1 构建真实的企业级应用:员工 AI 助理
讲师介绍
在互联网、软件行业拥有 25 年的从业经验,专注于电商、在线支付、互联网金融、量化投资等业务。同时,他在大数据和人工智能领域也有深入研究,特别是在大模型应用架构设计与开发方面,具备 5 年的自然语言处理(NLP)、大语言模型(LLM)和人工智能生成内容(AIGC)的实战经验。
课程介绍
业务流程自动化(BPA)在企业应用领域一直都占据着核心位置,在大语言模型(LLM)出现之前,各种 BPA 应用都是定制化的,仅能覆盖特定的工作。现在有了 LLM 的加持,我们就可以开发出更加全面、智能、敏捷的自动化应用。
课程将深度融合 LLM 与 BPA,使用 MetaGPT、AutoGPT、Swarm、DSPy 等前沿轻量级开发框架,在保持系统简单、好维护、好调试的前提下,开发多智能体协作的 Autonomous Agent 应用,实现业务流程的智能自动化。为此,我们特别邀请了资深软件业务架构师李锟,他会手把手带你开发自主型 AI 应用,让你最终掌握开发 LLM 驱动的 BPA 应用的技能。
那我们具体学习哪些内容呢?
准备篇:对于 Autonomous Agent 有清晰的概念,充分理解 Autonomous Agent 与 ChatBot 的区别,以及开发 Autonomous Agent 的复杂性,并做好充分的上手准备。
入门篇:掌握 3 种最流行的 Autonomous Agent 开发框架和 1 种自动提示词工程开发框架的使用方法。通过实现简单的业务需求,在实战中学习各种开发框架。
进阶篇:从产品和架构设计的角度,学习设计复杂 Autonomous Agent 的要点,并参与设计、开发一个真实的行业应用——企业员工 AI 助理。

课程目录

适合人群
本课程主要适合爱好 AI 应用开发的初级和中级开发人员。希望系统化学习近两年出现的 LLM 应用的开发技能,特别是将 LLM 与需要高度自动化、可靠性的 BPA(业务流程自动化)紧密结合,实现能够独立自主工作的 Autonomous Agent(自主型智能体)。
对于较为资深的开发人员和架构师,也可以通过学习本课程,获得对于当今 LLM 应用开发最大热点 Autonomous Agent 的全面知识,更好地适应 LLM 时代和未来即将到来的 AGI 时代的挑战。