AI 智能体(Agent)开发、大语言模型(LLM)本地化部署与RAG/微调优化技术

多客科技

作者：微信文章


免费数据资源丨大气专栏丨双碳专栏丨免费教程



直播课程
2025最新"科研创新与智能化转型“暨AI 智能体（Agent）开发、大语言模型（LLM）本地化部署与RAG/微调优化技术高级培训班 直播时间：2026年1月23日-25日
【三天实践教学、提供全部资料及回放】

前言

在过去几年里，人工智能技术取得了飞跃性进展，特别是大语言模型的崛起，已成为推动各行各业创新与变革的重要力量。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。为了帮助广大科研人员和技术专家把握这一时代的机遇，我们特别推出了《智能体与大语言模型高级实战：开发、本地化部署与优化》高级培训班。本课程旨在为学员提供从智能体构建、大语言模型开发到本地化部署与优化的系统化学习，帮助大家全面掌握智能体的前沿技术，深入了解大语言模型的应用与优化技巧，并通过实际操作提升技术能力。课程内容涵盖了智能体的构建流程与技术要点、大语言模型的原理及优化应用、开源模型的本地化部署以及如何通过先进的优化手段提升模型性能。课程采取理论讲解与实战操作相结合的方式，学员将通过大量实操演练，深入理解并掌握各项技能，从而在科研工作中更高效、智能地应用大语言模型和智能体技术。无论您是正在从事人工智能相关研究的科研人员，还是有意提升技术能力的高校教师和行业专家，这门课程都将帮助您把握人工智能技术的最新动态，推动您的研究与实践走在科技前沿。加入我们，一起探索大语言模型和智能体技术的无限潜力，开创更加智能化的未来！【参加本课程，您将获得以下收获】： 1、掌握智能体开发全流程与技术核心，系统学习智能体构建方法、工具链与应用策略，拓展AI在科研与产业中的创新场景。2、深入理解大语言模型（LLM）底层原理与前沿发展，包括Transformer、GPT-4o多模态架构，同步追踪AI Agent技术的最新动态与行业趋势。3、精通大语言模型本地化部署与优化，从开源模型选型、私有化部署到RAG、微调、量化技术的实战应用，全面提升模型性能与私有数据安全性。4、学会从零构建大语言模型，掌握数据集构建、模型训练、参数调优及性能评估全流程，夯实算法开发与工程实践能力。
培训方式

网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
导师随行

1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流
教学特色

1、方法原理的讲解深入浅出；   2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及教材；3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工程应用 ；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑
证书及学时

    参加培训的学员可以获得《AI智能体开发技术》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com
注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。
发票开具

培训费、会议费、资料费、技术咨询费，配有盖章文件，用于参会人员报销使用；



培训费用

非会员费用：2980元

Ai尚研修会员费用：会员政策参会
【优惠活动】：1：学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠。2：分享朋友圈设置公开集赞20枚立减100元。3、团报3人，8折优惠，     团报5人，7.5折优惠



课程安排

第一章、智能体(Agent)入门1、智能体（Agent）概述（什么是智能体？智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：Google Data Science Agent等）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6、案例演示与实操练习
第二章、基于字节Coze 构建智能体(Agent)1、Coze平台概述2、（实操演练）从0到1搭建第一个智能体（Agent）3、（实操演练）智能体（Agent）基础设置（多Agent模式、对话流模式、LLM模型设置、提示词撰写等）4、（实操演练）为智能体（Agent）添加技能（插件、工作流、触发器、卡片等）5、（实操演练）为智能体（Agent）添加知识（知识库介绍、添加知识库、知识库检索与召回等）6、（实操演练）为智能体（Agent）添加记忆（创建和使用变量、数据库、长期记忆的开启、修改和删除等）7、（实操演练）提升智能体（Agent）的对话体验（设置开场白、快捷指令等）8、（实操演练）智能体（Agent）的预览、调试与发布9、案例演示与实操练习
第三章、基于其他平台构建智能体（Agent）1、（实操演练）基于百度平台构建智能体2、（实操演练）基于智谱清言平台构建智能体3、（实操演练）基于通义千问平台构建智能体4、（实操演练）基于豆包平台构建智能体5、案例演示与实操练习
第四章、国内外智能体(Agent)经典案例详解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 Agent4、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)：Operator6、案例演示与实操练习
第五章、大语言模型应用开发框架LangChain入门1、LangChain平台概述（LangChain框架的核心功能与特点）2、（实操演练）LangChain安装与使用3、（实操演练）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
第六章、基于LangChain的大模型API接入1、（实操演练）在LangChain 中使用OpenAI大语言模型2、（实操演练）在LangChain 中使用文心一言大语言模型3、（实操演练）在LangChain 中使用DeepSeek大语言模型4、（实操演练）在LangChain 中使用智谱清言大语言模型5、（实操演练）在LangChain 中使用本地开源大语言模型6、案例演示与实操练习
第七章、基于LangChain的智能体(Agent)开发        1、使用LangChain构建Agent的使用流程2、（实操演练）LangChain的配置与管理3、（实操演练）LangChain提示词模板（PromptTemplate）的创建与调用4、（实操演练）利用LLMRequestsChain类实现从互联网获取信息（查询天气等）5、（实操演练）LangChain链式请求的创建与调用6、（实操演练）LangChain让AI记住你说过的话7、案例演示与实操练习
第八章、开源大语言模型及本地部署1、开源大语言模型简介（开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比）2、（实操演练）开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等）下载与使用3、（实操演练）使用Docker部署开源大语言模型（Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型）4、（实操演练）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（Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI）5、案例演示与实操练习
第九章、从0到1搭建第一个大语言模型1、（实操演练）数据集构建（数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式，如：CSV、JSON、TXT等）2、（实操演练）大语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型）3、（实操演练）大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）4、（实操演练）大语言模型的优化（常见训练参数，如：学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能）5、（实操演练）大语言模型的推理（模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程）6、（实操演练）大语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理）7、案例演示与实操练习
第十章、大语言模型优化1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）2、向量数据库简介与向量检索技术详解（使用向量数据库进行快速检索）3、文本嵌入（Text Embedding）技术概述（常用的文本嵌入模型、使用GPT API）4、（实操演练）基于RAG的问答系统设计5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）6、（实操演练）微调一个预训练的GPT模型7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）8、案例演示与实操练习
第十一章、课程总结与答疑讨论1、课程总结（关键知识点回顾）2、答疑与讨论3、相关学习资料分享与拷贝4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人赵钰老师：18510371663（微电）QQ咨询：3522695753

线上、线下课程安排

破“卷”立新——国自然与省级基金项目高效撰写及AI协同实战培训班
直播时间：12月27日-28日一图胜千言-顶刊级科研绘图工坊暨AI支持下Nature级数据可视化高级培训班直播时间：2026年1月23日-24日、30日-31日
地表–耕作层–根区–潜水面水盐运移模拟培训班直播时间：12月26日-28日
极端气候对农田生态系统碳氮循环与农业碳中和的影响高级实践培训班直播时间：2026年1月10日-11日、17日-18 日
基于LPJ模型的植被NPP模拟、驱动力分析及其气候变化响应预测
直播时间：2026年1月3日-4日、10日-11日
拥抱智能，重塑教学：AI+高校教师”教、赛、研全场景实践能力跃迁工作坊直播时间：2026年1月15日-16日
GeoAI大模型驱动的地球科学智能计算前沿实践研修班直播时间：2026年1月17日-18日、24日-25日2025最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用培训班直播时间：12月18日-21日
2025科研破局：最新AI-Python在地球科学多源数据交叉融合中的深度应用高级培训班直播时间：12月27日-28日、1月3日-4日
量化遥感与GeoAI高级建模全流程实践培训班直播时间：12月20日-21日、27日-28日
零实验、AI融合：最新文献计量学SCI论文高效写作培训班直播时间：2026年1月10日-11日、17日-18日
AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表"培训班直播时间：2026年1月2日-3日、9日-10日
全流程WRF-Chem模式在大气环境生态领域建模、应用与案例分析实践培训班直播时间：2026年1月10日-11日、17日-18日
WRF模拟全技术链实践暨Linux编译排错、FNL/ERA5驱动场处理、长时序模拟配置、下垫面改造与物理参数调整、Python诊断分析及可视化高阶培训班直播时间：2026年1月8日-9日、10日-11 日
AI+学术双驱五天高强度论文写作特训营（工具实操+完整初稿）

直播时间：2025年1月9日-11日、16日-18日

智慧农林核心遥感技术暨：AI赋能农林遥感智能提取99案例实践培训班

直播时间：2026年1月9日-10日  16日-17日

随机森林模型核心技术与科研应用高阶培训班

直播时间：2026年1月17日-19日

2025 最新Transformer模型及深度学习技术应用

直播时间：2026年1月6日-9日

2025最新"科研创新与智能化转型“暨AI 智能体（Agent）开发、大语言模型（LLM）本地化部署与RAG/微调优化技术高级培训班

直播时间：2026年1月23日-25日

面向自然科学的人工智能建模方法全链路高级研修班

直播时间：2026年1月30日-2月3日

AquaAI水系统遥感智能监测技术暨60个案例覆盖多源数据处理、水体动态监测、水质AI反演与预警系统开发实践培训班

直播时间：2026年1月30日-31日、2月6日-7日

基于统计方法与机器学习技术在气候降尺度中的实践应用培训班

直播时间：2026年1月24日-25日
点击课程标题了解详细介绍











扫码咨询课程详情

添加小编微信，海量数据、视频教程免费获取



点击进入

Ai尚研修免费数据资料大全（2025年8月7日更新）



声明： 本号旨在传播、传递、交流，对相关文章内容观点保持中立态度。涉及内容如有侵权或其他问题，请与本号联系，第一时间做出撤回。

END

Ai尚研修丨专注科研领域

技术推广，人才招聘推荐，科研活动服务

科研技术云导师，Easy  Scientific  Research