关于举办“基于大模型的Agent技术应用开发实践” 培训班的

【培训对象】
AI工程师、算法工程师，各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、技术负责人、架构师、高校计算机及人工智能专业师生等。

【培训收益】
1.深入理解AI大模型与Agent技术的核心原理； 2.深入了解AI大模型与Agent技术架构及运作机制； 3.挖掘AI大模型与Agent技术在企业业务中的创新应用场景； 4.学会结合AI大模型与Agent技术进行分析与解决复杂问题； 5.显著提升工作效能，实现业务流程的自动化处理； 6.促进团队协作优化，推动行业技术交流，拓宽职业发展道路。

第一天 第一部分:大模型驱动的Agent智能体概述 1.智能体的定义与特点
2.智能体与传统软件的关系
3.智能体与LLM的关系
4.从ChatGPT到智能体
5.智能体的五种能力
6.记忆，规划，工具，自主决策，推理
7.多智能体协作
8.企业级智能体应用与任务规划
9.智能体开发
第二部分: 基于大模型的Agent技术框架 1.Agent的四大要素
2.Agent的规划和决策能力
3.Agent的各种记忆机制
4.Agent的核心技能：调用工具
5.Agent的推理引擎：ReAct框架
6.何谓ReAct
7.用ReAct框架实现简单Agent
8.基于ReAct框架的提示
9.构建ReAct Agent
第三部分: 基于LangChain构建智能体 1.何谓LangChain
2.LangChain中的六大模块
3.LangChain和Agent开发
4.LangChain构建智能体的类型
5.LangChain构建工具
6.LangChain构建Agent
第四部分: 推理与行动的协同——通过LangChain中的ReAct框架实现 1.了解ReAct框架与运行逻辑
2.LangChain中ReAct Agent 的实现
3.LangChain中的工具和工具包
4.create_react_agent创建鲜花定价Agent
5.深挖AgentExecutor的运行机制
6.在AgentExecutor中设置断点
7.思考：模型决定搜索
8.行动：工具执行搜索
9.思考：模型决定计算
10.行动：工具执行计算
11.思考：模型完成任务
第五部分: 计划和执行的解耦-通过LangChain中的Plan-and-Execute实现 1.Plan-and-Solve策略的提出
2.LangChain中的Plan-and-Execute Agent
3.通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理
4.为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具
5.创建Plan-and-Execute Agent并尝试一个“不可能完成的任务”
6.完善请求，让Agent完成任务
7.从单Agent到多Agent
第二天 第六部分: 多Agent最佳实践 1.智能体和多智能体 multi-agent systems
2.监督者：每个Agent与一个监督者Agent通信
3.自定义多Agent工作流：每个Agent只与其他Agent通信
4.Multi-Agent多角色协作
5.SOP拆解
6.角色扮演
7.反馈迭代
8.监督控制
9.workflow automation
10.企业工程化最佳实践
第七部分: 基于多模态构建Agent 1.多模态技术原理讲解
2.常用的多模态模型介绍、原理解析
3.多模态典型应用场景举例，以及技术实现
4.多模态技术实战
5.多模态需求输入：图像、语音、文本
6.语音输入集成模块
7.图像输入集成模块
8.核心需求理解与多轮输入整合模块
9.语音输入处理
10.利用多模态技术实现多模态智能聊天对话
11.基于多模态大模型的Agent开发
第八部分:分析国外智能体典型案例和商业应用 1.解读斯坦福小镇项目：生成式智能体典型案例
2.AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务
3.BabyAGI：根据任务结果自动创建，排序和执行新任务
4.MetaGPT：重塑生成式AI与软件开发界面
5.AutoGen：下一代LLM应用的启动器
6.ChatDev：重塑软件开发的AI群体智能协作框架
7.Camel AI：引领自主与交流智能体的未来
第九部分: 企业专属领域的智能客服Agent 1.打造专属领域的客服聊天机器人
2.客服聊天机器人概述
3.客服聊天机器人价值简介
4.客服聊天机器人研发工具
5.AI课程客服聊天机器人总体架构
6.前端功能设计
7.后端功能设计
8.AI课程客服聊天机器人应用实例
第十部分: Agent + MCP打造高级智能体 1.RAG、Agent与MCP的区别与联系
2.MCP与FunctionCall的关系
3.热门的MCP客户端工具有哪些
4.MCP服务接入原理讲解
5.自定义MCP Client开发--STDIO协议对接
6.LangGraph Agent接入Github MCP服务
7.Langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
8.基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
第三天 第十一部分: 知识图谱构建与Agent调用 1.Neo4j基础概念：Node、Relationship、Property
2.使用 Cypher 查询语言进行数据建模、插入和查询。
3.网络配置文件（config）的基本结构和参数分析
4.基于config指定数据清洗与标准化格式
5.基于本地大模型的结构化分析实现
6.LangChain 自动生成并优化 Cypher 查询
7.LangServe发布图谱服务器
8. Agent识别用户意图并调用图谱
第十二部分: Manus快速上手与办公赋能 1.Manus产品架构解析：云端智能体、多工具调用、任务分解与自主执行
2.Manus在职场的应用：文档智能处理、任务自动化、代码编写与调试
3.Manus实操训练：任务自动化演练、网页数据采集、代码执行挑战
4.Manus办公赋能：会议纪要自动总结、
5.Manus办公赋能：邮件自动分类与回复
6.Manus办公赋能：PPT生成对比
第十三部分: Manus 数据分析智能化 1.跨平台AI协同DeepSeek+Manus组合优化内容生产
2.跨平台AI协同：任务自动化与知识检索结合
3.Manus在数据分析中的应用：销售数据分析、市场调研报告
4.高级AI数据分析演练：实时数据抓取与分析、A/B测试优化
5.智能体如何重塑工作模式：AI从辅助工具到自主执行体的演变
6.Agent私有化、数据安全与企业适配性问题
第十四部分: OpenManus本地化部署与使用 1.OpenManus简介：开源AI智能体框架
2.GitHub克隆到本地运行
3.连接LLM API
4.浏览器操作与代码执行
5.ReAct与Planning模式
6.Flow系统应用
7.启用沙箱环境
8.常见问题与调试技巧 

➤ 刘老师 | AI技术领域资深专家
西安邮电大学计算机科学与技术专业。拥有着20多年软件研发与企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通机器学习、深度学习、大模型技术。他的专业素养和教学能力备受学员赞誉，是众多技术爱好者心中的楷模。
AI深度学习方法：Scikit-Learn，Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、Yolo、OpenCV熟悉主流机器学习算法、各种神经网络结构和图形图像识别技术。
LLM大模型方向：DeekSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微调、DeepSpeek分布式训练、MindFormers生态、MoE混合专家模型。能根据客户的需求实现定制化的模型私有化部署、微调、对齐、量化。并对LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源码级的理解。
➤ 刘老师 | 国内顶尖AI专家
最近几年带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。完成多个深度学习实践项目，广泛应用于医疗、交通、银行、电信等多个领域。从2020年推出的多门课程《AI大模型赋能行业应用与解决方案》《AI大模型辅助软件研发管理与效能提升》和《AI大模型技术及开发应用实践》更是广受欢迎，已经为几十家企业培训，作为一名AI技术专家，对人工智能的理解深入透彻。
他不仅精通AI的编程技术，还熟悉各种AI工具的使用，尤其在AI行业应用更是有着独特的见解和实践经验；自从2023年以来帮助多家研发中心做AI辅助开发效能提升咨询服务。同时也是微软人工智能认证工程师，阿里云AI人工智能训练师。在人工智能领域的深耕和创新，也得到了出版社的青睐，计划出版自己的著作。也在多家技术大会做AI技术讲座。
➤ 张老师 | 人工智能实战导师
大数据资深专家、云计算架构师，数据挖掘、数据分析工程师，曾作为多家大型知名企业首席架构，负责PaaS平台研发；主要研究方向包括大数据、云计算、移动开发、互联网营销、电子商务、项目管理等。IT从业二十余年，具有多年授课经验，秉承理论与实践相结合，在学习中实践，在实践中学习，积累了丰富的理论与实践经验，并且乐于将自己的经验分享。发现并集成整合社会资源，为企业节省资源并创造价值，达到为合作伙伴创收的目的。
曾为多家国内知名企业提供培训与咨询，拥有大数据、大流量、高并发、分布式的大型网站架构和设计经验。曾主导过多个私有云建设项目，早些年也主导过ERP、CMS等软件项目，这些项目中包含多个数百万、上千万的大型项目。 

• 关于举办“人工智能实践项目案例分析与实战应用”培训班的通知

  开课时间：2026-03-26 — -0-0

  开课地点： 北京-北京

  第一天 深度学习基础 1.神经元与神经网络 2.激活函数的点火机制 3.Sigmoid函数与参数优化 4.梯度下降法 5.简单感知机 6.多层感知机 7.Tensorflow实现感知机 8.Keras实现感知机 9.PyTorch实现感知机 深度学习进阶 1.前馈神经网络 ..

  ￥6,800   元/ 天

  人气：10  

  

• 关于举办“DeepSeek RAG应用实战-从知识增强到微调”培训班的通知

  开课时间：2026-03-29 — -0-0

  开课地点： 北京-北京

  第一天 上午 第一部分: LLM大模型核心原理 1.大模型基础：理论与技术的演进 2.LLMs大语言模型的概念定义 3.LLMs大语言模型的发展演进 4.LLMs大语言模型的生态体系 5.大语言模型技术发展与演进 6.基于统计机器学习的语言模型 7.基于深度神经网络的语言模型 8..

  ￥6,800   元/ 天

  人气：6  

  

• 关于举办“房地产业纳税管理六大实用技能”培训通知

  开课时间：已开课

  开课地点： 河南-郑州

  关于举办“房地产业纳税管理六大实用技能”培训通知‖2016年11月8–10日‖—‖郑州•百利中州国际饭店‖—‖主讲：陈老师‖‖专题背景‖ 2016年，房地产业全面“营改增..

  ￥3,300   元/ 天

  人气：2927  

  

• 关于举办“土地增值税清算及企业所得税后续管理中的风险控制案例精讲班”的通知

  开课时间：已开课

  开课地点： 浙江-金华

  第一部分 房地产企业土地增值税清算中的“5”项收入确定技巧及相关法律解析（一）有关销售发票开具与否的收入确认1、未开具发票或未全额开具发票但签订销售合同的收入确认2、未开具发票，未签订销售合同但实际已（未）投入使用的收入确认（二）房地产代收费用的收入确认 ..

  ￥2,800   元/ 天

  人气：2887  

  

• 关于举办设备点检管理暨设备点检员国家职业资格研修班的通知

  开课时间：已开课

  开课地点： 江苏-无锡

  课程内容（一）现代企业应确立以点检为核心的设备管理理念1. 当代企业设备管理的现状；2. 制约企业发展因素在设备管理上的表现；3. 必须改变谁也管但谁也不全管的现状，设备管理的重心要下移；4. 设备管理要由“设备维修”向“生产维修&rdqu..

  ￥2,800   元/ 天

  人气：1947  

  

• 关于举办第四期中高级设备维修工程师培训班的通知

  开课时间：已开课

  开课地点： 广东-广州

  第一部分 设备维修管理与技术基础（1天）1、当前主要有哪些现代设备维修理念； 2、怎样确定设备点检的方式方法；3、怎样进行故障的统计与分析； 4、怎样进行设备劣化分析与预防；5、怎样制定设备检修计划。第二部分 主要设备故障的预防、检测、诊断与处理（2天）1、设备磨损&mdas..

  ￥3,000   元/ 天

  人气：4116  

  

• 关于举办TPM全员生产维护实战研修班的通知

  开课时间：已开课

  开课地点： 浙江-杭州

  1、TPM概述 2、TPM基本理念 （1）TPM的内涵 （2）TPM的“三全”理念（全员、全系统、全效率） 3、TPM活动体系 （1）两大基石 （2）五个要素 （3）三个目的 （4）八大支柱 4、TPM小组活动 （1）小组活动的目标 （2）推动..

  ￥3,400   元/ 天

  人气：3623