大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。
第一：智能体(Agent)入门
1、智能体（Agent）
2、智能体（Agent）与大语言模型（LLM）的关系
3、智能体（Agent）的五种能力（记忆、规划、工具、自主决策、推理）
4、多智能体（Multi-Agent）协作
5、智能体（Agent）构建的基本步骤
第二：基于字节Coze 构建智能体(Agent)
、Coze平台
2、从0到1搭建第一个智能体（Agent）
3、智能体（Agent）基础设置
4、为智能体（Agent）添加技能（插件、工作流、触发器、卡片等）
5、为智能体（Agent）添加知识
6、为智能体（Agent）添加记忆
7、提升智能体（Agent）的对话体验
8、智能体（Agent）的预览、调试与发布
第三：基于其他平台构建智能体（Agent）
1、基于百度平台构建智能体
2、基于智谱清言平台构建智能体
3、基于通义千问平台构建智能体
4、基于豆包平台构建智能体
第四：国内外智能体(Agent)经典案例
1、斯坦福小镇：生成式智能体（Generative Agents）
2、ByteDance Research推出的论文检索智能体
3、Google Data Science Agent
4、AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务
5、OpenAI推出的首个智能体(Agent)：Operator
第五：大语言模型应用开发框架LangChain入门
1、LangChain平台
2、LangChain安装与使用
3、LangChain的核心组件：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）
4、案例演示与实操练习
第六：基于LangChain的大模型API接入
1、在LangChain 中使用OpenAI大语言模型
2、在LangChain 中使用文心一言大语言模型
3、在LangChain 中使用DeepSeek大语言模型
4、在LangChain 中使用智谱清言大语言模型
5、在LangChain 中使用本地开源大语言模型
第七：基于LangChain的智能体(Agent)开发
1、使用LangChain构建Agent的使用流程
2、LangChain的配置与管理
3、LangChain提示词模板（PromptTemplate）的创建与调用
4、利用LLMRequestsChain类实现从互联网获取信息（查询天气等）
5、LangChain链式请求的创建与调用
6、LangChain让AI记住你说过的话
第八：开源大语言模型及本地部署
1、开源大语言模型
2、开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等）下载与使用
3、使用Docker部署开源大语言模型
4、使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统
第九：从0到1搭建第一个大语言模型
1、数据集构建
2、大语言预训练模型的选择
3、大语言模型的训练
4、大语言模型的优化
5、大语言模型的推理
6、大语言模型的部署与应用
第十：大语言模型优化
1、检索增强生成（RAG）技术
2、向量数据库简介与向量检索技术
3、文本嵌入（Text Embedding）技术
4、基于RAG的问答系统设计
5、微调（Fine-Tuning）技术
6、微调一个预训练的GPT模型
7、量化技术