咕泡-2024Ai必会Agent(应用解读项目实战)视频教程是一系列针对人工智能领域中AI Agent应用的深度学习培训课程。该课程由业界知名的人工智能专家领衔主讲，内容涵盖了AI Agent的应用解读、项目实战等方面。
以下是该视频教程的一些详细描述：
1. 课程内容：教程主要涵盖了AI Agent的应用领域、核心技术、项目实战等方面。其中包括对AI Agent概念、模型、算法等基础知识的讲解，以及对实际应用案例的分析和实战操作。
2. 课程结构：教程以视频形式呈现，通过主讲人的讲解和演示，让学员深入了解AI Agent的应用和实战技巧。此外，教程还提供了课后作业和讨论区，方便学员进行实践和交流。
3. 教学方式：教程采用案例教学和实战操作的方式，通过实际项目分析，让学员了解AI Agent在实际应用中的操作和技巧。同时，教程还提供了一些理论讲解和概念解析，帮助学员更好地理解和掌握知识点。
4. 适用对象：该教程适合有一定编程基础和对AI Agent感兴趣的学员。无论是从事人工智能研究的人员，还是开发人员，都可以通过该教程提升自己的技能。
5. 更新时间：根据参考信息，该教程发布于2024年，具体更新时间可能会有所变动。建议学员关注咕泡官方网站或社交媒体，以获取最新的教程信息。
总之，咕泡-2024Ai必会Agent(应用解读项目实战)视频教程是一系列深入浅出的学习课程，涵盖了AI Agent的应用、核心技术以及实战操作等方面。通过观看视频并参与实践和互动，学员可以全面了解和掌握AI Agent的应用技巧，提升自己在人工智能领域的能力。
课程截图：
课程目录：
├──001-课程介绍.mp4 74.82M
├──002-1-Agent要解决的问题分析.mp4 21.66M
├──003-2-Agent需要具备的基本能力.mp4 21.18M
├──004-3-与大模型的关系分析.mp4 18.35M
├──005-4-多智能体定义分析.mp4 17.06M
├──006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4 26.34M
├──007-6-整体总结分析.mp4 12.99M
├──008-7-GPTS分析一波.mp4 30.61M
├──009-8-经典任务分析.mp4 25.44M
├──010-1-GPTS任务流程概述分析.mp4 47.78M
├──011-2-调用API的控制方式.mp4 20.84M
├──012-3-API相关配置完成.mp4 28.98M
├──013-4-完成指令与脚本并生成.mp4 49.13M
├──014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4 60.73M
├──015-2-后端GPT项目部署启动.mp4 51.37M
├──016-3-前端助手API与流程图配置.mp4 56.36M
├──017-4-接入外部API的方法与流程.mp4 40.71M
├──018-5-GPT中加入外部API调用方法.mp4 46.15M
├──019-6-指令提示构建.mp4 24.49M
├──020-1-论文概述分析.mp4 37.87M
├──021-2-整体框架逻辑介绍.mp4 52.22M
├──022-3-项目环境配置.mp4 60.39M
├──023-4-基础解读-动作定义方式.mp4 15.72M
├──024-5-基础解读-角色定义.mp4 13.34M
├──025-6-单动作智能体实现方法.mp4 20.16M
├──026-7-多动作配置方法.mp4 18.19M
├──027-8-定时器任务环境配置.mp4 36.54M
├──028-9-定时器任务流程解读分析.mp4 44.89M
├──029-0-基本Agent的组成.mp4 43.11M
├──030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 45.89M
├──031-2-问题拆解与执行流程.mp4 61.54M
├──032-3-检索得到重要的URL.mp4 30.41M
├──033-4-子问题生成总结结果.mp4 47.26M
├──034-5-总结与结果输出.mp4 23.43M
├──035-1-RAG要完成的任务解读.mp4 14.28M
├──036-2-RAG整体流程解读.mp4 18.02M
├──037-3-召回优化策略分析.mp4 17.57M
├──038-4-召回改进方案解读.mp4 23.11M
├──039-5-评估工具RAGAS.mp4 34.62M
├──040-6-外接本地数据库工具.mp4 19.47M
├──041-1-整体故事解读.mp4 35.47M
├──042-2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 48.80M
├──043-3-论文基本框架分析.mp4 81.31M
├──044-4-Agent的记忆信息.mp4 61.90M
├──045-5-感知与反思模块构建流程.mp4 21.35M
├──046-6-计划模块实现细节.mp4 29.96M
├──047-7-整体流程框架图.mp4 19.73M
├──048-8-感知模块解读.mp4 38.05M
├──049-9-思考模块解读.mp4 40.37M
├──050-10-项目环境配置方法解读.mp4 39.58M
├──051-1-langchain框架解读.mp4 20.18M
├──052-2-基本API调用方法.mp4 40.13M
├──053-3-数据文档切分操作.mp4 35.52M
├──054-4-样本索引与向量构建.mp4 39.13M
├──055-5-数据切块方法.mp4 40.65M
├──056-1-MOE概述分析.mp4 19.57M
├──057-2-MOE模块实现方法解读.mp4 29.67M
├──058-3-效果分析与总结.mp4 41.43M
├──059-1-大模型如何做下游任务.mp4 27.81M
├──060-2-LLM落地微调分析.mp4 33.70M
├──061-3-LLAMA与LORA介绍.mp4 27.13M
├──062-4-LORA微调的核心思想.mp4 20.57M
├──063-5-LORA模型实现细节.mp4 36.76M
├──064-1-提示工程的作用.mp4 37.72M
├──065-2-项目数据解读.mp4 37.77M
├──066-3-源码调用DEBUG解读.mp4 35.11M
├──067-4-训练流程演示.mp4 43.75M
├──068-5-效果演示与总结分析.mp4 29.12M
├──069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 19.56M
├──070-2-RAG实践策略.mp4 16.47M
└──071-3-微调要解决的问题.mp4 14.59M