《2024AI必会Agent》是一本关于人工智能（AI）应用的教程，它涵盖了各种应用场景和项目实战，旨在帮助读者深入了解AI技术的发展和应用，掌握AI必会Agent的核心技能。
一、应用解读
1. 智能客服：AI必会Agent在智能客服领域有着广泛的应用。通过自然语言处理和机器学习技术，它可以理解人类语言，提供智能化的回答和解决方案。读者可以了解如何构建智能客服系统，实现自动化的客户服务。
2. 图像识别：AI必会Agent在图像识别领域也有着重要的应用。通过深度学习技术，它可以识别图像中的物体、场景和人脸等特征，广泛应用于安防、医疗、金融等领域。读者可以了解如何使用AI必会Agent进行图像识别，实现精准的识别和分类。
3. 语音识别：AI必会Agent在语音识别领域也有着广泛的应用。通过语音处理和自然语言处理技术，它可以识别和理解人类语音，实现人机交互。读者可以了解如何构建语音识别系统，实现智能化的语音交互。
4. 自动驾驶：AI必会Agent在自动驾驶领域也有着重要的应用。通过传感器融合、计算机视觉和机器学习技术，它可以实现车辆的自主导航和驾驶。读者可以了解如何构建自动驾驶系统，实现车辆的自主驾驶和安全行驶。
二、项目实战
1. 智能家居：通过使用AI必会Agent，可以实现智能家居系统的自动化和智能化控制。读者可以结合自己的实际情况，构建一个智能家居系统，实现自动化开关灯、调节温度、控制电器等操作。
2. 医疗诊断：AI必会Agent可以应用于医疗诊断领域，通过图像识别技术进行病症的检测和诊断。读者可以参与一个基于AI必会Agent的医疗诊断项目，学习如何使用深度学习技术进行病症的识别和诊断。
3. 金融风控：AI必会Agent在金融风控领域也有着重要的应用。通过使用机器学习技术，它可以分析客户信用风险、欺诈风险等，为金融机构提供决策支持。读者可以参与一个基于AI必会Agent的金融风控项目，学习如何构建风控模型，实现精准的风险评估和防范。
总的来说，《2024AI必会Agent》是一本非常实用的教程，它不仅介绍了AI技术的应用领域，还提供了丰富的项目实战案例。通过学习本书，读者可以掌握AI必会Agent的核心技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
课程截图：
【资源目录】:
├──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