迪哥·2025AI智能体开发课程

“迪哥·2025AI智能体开发课程”属于当前很热门的一类——专注AI Agent（智能体）开发的实战课程。相比传统“大模型课”，它更聚焦一个核心能力：

👉 如何让AI从“会聊天”升级为“能干活”

我给你从定位、内容、价值几个维度讲清楚👇

一、课程定位

这门课的本质是：

👉 AI Agent（智能体）开发 + 自动化应用落地

区别于：

• ❌ 普通大模型课：教你调用API
• ❌ 工具课：教你用Dify/Coze

它更偏：

👉 用代码 + 框架 +设计模式，构建“能执行任务”的AI系统

二、适合人群

适合：

• 有Python基础的开发者（重要）
• 学过一点大模型API（如OpenAI）
• 想做AI自动化 / AI产品的人
• 想接AI项目或做副业的人

👉 如果完全零基础，不太建议直接上

三、课程核心内容结构

1️⃣ 大模型与Agent基础

• LLM基本原理（简要）
• Agent是什么（区别于ChatBot）
• AI任务执行逻辑（感知→决策→执行）

👉 核心理解：
👉 Agent = 大模型 + 工具 + 记忆 + 决策

2️⃣ Prompt工程进阶

• 结构化Prompt设计
• 角色设定（System Prompt）
• 多轮对话控制
• 输出格式约束（JSON / function call）

👉 重点是：
👉 让AI“听话且稳定”

3️⃣ 工具调用（Tool Use）

Agent的核心能力：

• 调用API（天气、搜索、数据库）
• 函数调用（Function Calling）
• 外部系统集成

👉 让AI具备：
👉 “动手能力”而不是只会说”

4️⃣ Agent框架开发

通常会涉及：

• LangChain / LangGraph
• AutoGen（多Agent）
• CrewAI（角色协作）

核心内容：

• Agent设计模式（ReAct等）
• 多步骤任务拆解
• 状态管理

5️⃣ 多Agent协作（重点）

这是进阶亮点：

• 角色分工（如：分析师 / 执行者 / 审核者）
• 协同工作流程
• 自动任务链

👉 例如：

• AI写作团队
• AI开发团队模拟

6️⃣ RAG + Agent融合

• 知识库接入
• 检索增强生成
• 私有数据处理

👉 实现：
👉 企业级智能助手

7️⃣ 自动化系统与项目实战

重点模块：

• AI自动办公系统
• 自动写作/运营系统
• 数据分析Agent
• 自动任务执行系统

👉 强调：
👉 从“功能”到“系统”

四、课程亮点

✔ 1. 专注Agent（区别于普通AI课）

不是泛讲AI，而是：

👉 专攻“智能体开发”

✔ 2. 强调“能赚钱的项目”

很多案例偏实用：

• 自动生成内容
• 自动做数据分析
• 自动运营

👉 很适合副业/接单

✔ 3. 紧跟2025趋势

当前AI三大核心：

• Agent（智能体）✅
• RAG（知识库）✅
• 自动化流程 ✅

✔ 4. 偏工程 + 产品思维

不仅讲技术，还会涉及：

• 如何设计AI产品
• 如何封装为工具
• 如何落地应用

五、学完能达到什么水平？

一般可以达到：

👉 AI Agent开发工程师（中级）

具体能力：

• 能独立开发AI Agent系统
• 能做多Agent协作系统
• 能接入API实现自动化
• 能做简单AI产品原型
• 能接AI项目或做副业

六、优缺点分析

优点

• 非常贴近当前AI风口（Agent）
• 实战性强（偏项目）
• 技术+产品结合
• 商业化导向明显

不足

• 对基础要求较高（Python / API）
• 依赖第三方模型（成本问题）
• 框架更新快（需要持续学习）

七、和其他AI课程对比

👉 可以这样理解：

• Dify：会用工具
• 黑马：会做系统
• 迪哥：会做“自动干活的AI”

八、适合你的选择建议

如果你：

• 👉 想做AI自动化 / 副业变现
• 👉 想做AI工具（如写作、运营、数据）
• 👉 想走Agent方向

👉 这门课是很对口的

但如果你：

• 👉 完全没编程基础

建议先补：

• Python基础
• API调用基础

总结一句话

👉 迪哥·2025AI智能体开发课程，本质是教你构建“能执行任务的AI系统（Agent）”，重点在自动化、工具调用和多Agent协作。

课程目录：

——/迪哥·2025AI智能体开发课程/
├──10-1COZE-API开通方法_ev.mp4 16.87M
├──10-2API外部调用方法实例演示_ev.mp4 39.01M
├──10-3Cursor应用例子分析_ev.mp4 26.00M
├──10-4用CURSOR构建一个浏览器插件_ev.mp4 24.14M
├──10-5API调用与插件测试_ev.mp4 31.84M
├──11-1效果演示与数据读取_ev.mp4 25.65M
├──11-2数据清洗与处理_ev.mp4 31.15M
├──11-3结合DeepSeek构建代码节点_ev.mp4 94.68M
├──11-4结合DeepSeek进行数据分析_ev.mp4 45.17M
├──11-5配置插件把分析结果存在excel里_ev.mp4 36.82M
├──11-6数据可视化配置方法与节点调试分析_ev.mp4 132.52M
├──11-7不同可视化图表配置方法_ev.mp4 48.18M
├──11-8输出与展示配置_ev.mp4 26.93M
├──12-1插件的基本配置方法_ev.mp4 24.08M
├──12-2输入输出参数配置方法_ev.mp4 18.78M
├──12-3在工作流中配置自己的插件并使用_ev.mp4 32.65M
├──13-1发票助手插件接入_ev.mp4 21.12M
├──13-2数据表创建方法_ev.mp4 24.96M
├──13-3识别工作流配置与测试_ev.mp4 21.59M
├──13-4调用模块工作流配置_ev.mp4 29.24M
├──13-5知识库配置_ev.mp4 20.64M
├──14-1自定义插件创建方法与流程_ev.mp4 23.92M
├──14-2插件输出配置与循环体_ev.mp4 25.48M
├──14-3知识库配置与结果输出_ev.mp4 27.24M
├──15-1影刀RPA分析_ev.mp4 31.33M
├──15-2影刀安装方法_ev.mp4 13.09M
├──15-3影刀流程配置方法实例_ev.mp4 34.07M
├──15-4执行循环操作_ev.mp4 22.18M
├──15-5完成文案采集的全部功能_ev.mp4 50.65M
├──16-1RAGFLOW介绍和特点_ev.mp4 16.24M
├──16-2RAGFLOW接入本地模型_ev.mp4 25.63M
├──16-3Chat与Embedding模型接入_ev.mp4 22.99M
├──16-4知识库构建实例_ev.mp4 40.06M
├──16-5封装成API调用_ev.mp4 28.08M
├──17-1RAG要完成的任务解读_ev.mp4 10.85M
├──17-2RAG整体流程解读_ev.mp4 14.09M
├──17-3召回优化策略分析_ev.mp4 13.14M
├──17-4召回改进方案解读_ev.mp4 16.82M
├──17-5评估工具RAGAS_ev.mp4 20.59M
├──17-6外接本地数据库工具_ev.mp4 11.11M
├──18-10项目环境配置方法解读_ev.mp4 23.07M
├──18-1整体故事解读_ev.mp4 22.28M
├──18-2要解决的问题和整体框架分析_ev.mp4 30.21M
├──18-3论文基本框架分析_ev.mp4 54.86M
├──18-4Agent的记忆信息_ev.mp4 39.37M
├──18-5感知与反思模块构建流程_ev.mp4 13.78M
├──18-6计划模块实现细节_ev.mp4 18.87M
├──18-7整体流程框架图_ev.mp4 12.27M
├──18-8感知模块解读_ev.mp4 27.44M
├──18-9思考模块解读_ev.mp4 25.90M
├──19-0Python环境说明_ev.mp4 33.97M
├──19-1AutoGenStudio框架安装与介绍_ev.mp4 18.76M
├──19-2动作API配置方法_ev.mp4 17.94M
├──19-3国内常用API配置方法_ev.mp4 15.82M
├──19-4API接口在线测试_ev.mp4 14.31M
├──19-5工作流配置_ev.mp4 19.05M
├──19-6执行流程与结果_ev.mp4 20.50M
├──1、课程介绍_ev.mp4 74.36M
├──2-2工作流要完成的任务与节点定义_ev.mp4 15.80M
├──2-3插件配置方法与参数_ev.mp4 24.16M
├──2-4大模型节点配置方法_ev.mp4 21.97M
├──2-5结束节点配置_ev.mp4 19.96M
├──2-6智能体配置方法_ev.mp4 33.02M
├──20-10调用SD-API完成设计_ev.mp4 50.44M
├──20-11Ollama环境配置与安装_ev.mp4 17.06M
├──20-12autogen接入本地模型_ev.mp4 21.57M
├──20-1API生成方法_ev.mp4 17.43M
├──20-2GroupChat模块_ev.mp4 17.29M
├──20-3执行流程分析_ev.mp4 17.31M
├──20-4外接本地支持库配置方法_ev.mp4 31.17M
├──20-5加入RAG技能_ev.mp4 15.75M
├──20-6LMStudio本地下载部署模型_ev.mp4 23.18M
├──20-7调用本地模型方法与配置_ev.mp4 24.74M
├──20-8AutogenStudio本地化部署流程_ev.mp4 24.69M
├──20-9本地化部署接入应用实例_ev.mp4 35.33M
├──21-1论文概述分析_ev.mp4 22.98M
├──21-2整体框架逻辑介绍_ev.mp4 33.03M
├──21-3项目环境配置_ev.mp4 41.55M
├──21-4基础解读-动作定义方式_ev.mp4 10.41M
├──21-5基础解读-角色定义_ev.mp4 8.83M
├──21-6单动作智能体实现方法_ev.mp4 14.13M
├──21-7多动作配置方法_ev.mp4 13.21M
├──21-8定时器任务环境配置_ev.mp4 24.64M
├──21-9定时器任务流程解读分析_ev.mp4 29.90M
├──22-0基本Agent的组成_ev.mp4 27.88M
├──22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义_ev.mp4 26.51M
├──22-2问题拆解与执行流程_ev.mp4 39.11M
├──22-3检索得到重要的URL_ev.mp4 20.12M
├──22-4子问题生成总结结果_ev.mp4 28.37M
├──22-5总结与结果输出_ev.mp4 14.83M
├──23-1DEMO演示与整体架分析_ev.mp4 37.56M
├──23-2后端GPT项目部署启动_ev.mp4 32.12M
├──23-3前端助手API与流程图配置_ev.mp4 36.82M
├──23-4接入外部API的方法与流程_ev.mp4 27.23M
├──23-5引入API方法解读_ev.mp4 29.58M
├──23-6指令提示构建_ev.mp4 15.24M
├──24-1环境相关配置解读_ev.mp4 26.80M
├──24-2工具调用流程拆解_ev.mp4 37.94M
├──24-3功能调用方法实例_ev.mp4 54.65M
├──24-4RAG环境配置搭建_ev.mp4 29.37M
├──24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法_ev.mp4 30.03M
├──24-6RAG基本流程分析_ev.mp4 35.21M
├──25-1LORA微调方法_ev.mp4 16.08M
├──25-2指令微调所需数据与模型下载_ev.mp4 30.02M
├──25-3llama3模型微调实例_ev.mp4 37.09M
├──25-4llama3微调后进行量化_ev.mp4 25.27M
├──25-5llama.cpp量化实例_ev.mp4 25.39M
├──25-6部署应用_ev.mp4 35.84M
├──26-10模型选择方法总结_ev.mp4 20.03M
├──26-11项目经验总结与优化，方法_ev.mp4 18.77M
├──26-1LORA微调方法_ev.mp4 16.02M
├──26-2指令微调所需数据与模型下载_ev.mp4 30.14M
├──26-3llama3模型微调实例_ev.mp4 37.21M
├──26-4llama3微调后进行量化_ev.mp4 25.24M
├──26-5llama.cpp量化实例_ev.mp4 25.32M
├──26-6部署应用_ev.mp4 35.85M
├──26-7项目需求分析流程_ev.mp4 15.55M
├──26-8数据与特征库准备_ev.mp4 16.93M
├──26-9模型准备与项目分析_ev.mp4 30.19M
├──27-1数据挖掘要解决的问题_ev.mp4 15.98M
├──27-2数据处理与清洗分析_ev.mp4 17.55M
├──27-3特征工程的作用与流程_ev.mp4 28.25M
├──27-4机器学习算法分析_ev.mp4 22.52M
├──27-5模板到哪去找_ev.mp4 33.06M
├──28-1知识图谱要解决的问题与流程分析_ev.mp4 26.40M
├──28-2知识图谱项目实际应用分析_ev.mp4 22.88M
├──28-3知识图谱实战应用项目解读_ev.mp4 53.75M
├──28-4大模型要解决的问题和应用分析_ev.mp4 28.37M
├──28-5工具总结分析_ev.mp4 31.82M
├──29-1MOE概述分析_ev.mp4 12.03M
├──29-2MOE模块实现方法解读_ev.mp4 16.46M
├──29-3效果分析与总结_ev.mp4 23.85M
├──3-1循环节点方法解读_ev.mp4 23.14M
├──3-2循环中参数的定义方法_ev.mp4 28.53M
├──3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）_ev.mp4 36.72M
├──3-4智能体测试与输出节点_ev.mp4 30.14M
├──3-5批处理的作用与效果_ev.mp4 37.37M
├──30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题_ev.mp4 14.21M
├──30-2RAG实践策略_ev.mp4 12.25M
├──30-3微调要解决的问题_ev.mp4 10.53M
├──4-10选修：自定义插件配置方法实例_ev.mp4 36.60M
├──4-11选修：工作流中添加视频插件_ev.mp4 34.41M
├──4-1做视频素材业务逻辑分析_ev.mp4 23.81M
├──4-2做剧本节点系统提示词方法_ev.mp4 35.16M
├──4-3完成剧本节点输出_ev.mp4 27.35M
├──4-4画面描述与图像生成节点构建_ev.mp4 40.79M
├──4-5图像违规词限制与运镜节点_ev.mp4 51.98M
├──4-6视频节点构建与错误分析_ev.mp4 46.11M
├──4-7图像生成节点错误调试并保险_ev.mp4 49.19M
├──4-8视频生成节点容易违规的解决方法_ev.mp4 40.09M
├──4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件_ev.mp4 25.48M
├──5-1时间线定义方法_ev.mp4 24.26M
├──5-2剪映插件介绍_ev.mp4 23.49M
├──5-3时间线和素材绑定方法_ev.mp4 34.26M
├──5-4剪映草稿添加素材方法_ev.mp4 34.84M
├──5-5得到合成后的视频_ev.mp4 34.63M
├──6-1对话流配置与创建_ev.mp4 21.24M
├──6-2选择器的使用方法_ev.mp4 35.95M
├──6-3数据库与大模型的匹配方法_ev.mp4 38.61M
├──6-4知识库构建与匹配方法_ev.mp4 28.53M
├──6-5汇总输出与测试_ev.mp4 41.24M
├──7-1DEMO演示与基本流程分析_ev.mp4 27.48M
├──7-2表格填入模块解读_ev.mp4 29.13M
├──7-3表格的输入与输出_ev.mp4 23.92M
├──7-4查找与匹配的方法_ev.mp4 29.13M
├──7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题_ev.mp4 39.52M
├──8-1DEMO演示与应用分析_ev.mp4 13.30M
├──8-2输入参数与大模型配置_ev.mp4 22.69M
├──8-3图像生成模型配置_ev.mp4 16.89M
├──8-4COZE中的应用模块配置_ev.mp4 25.86M
├──8-5COZE应用界面设计_ev.mp4 28.65M
├──9-1提示词与工作流配置_ev.mp4 28.35M
└──9-2插件配置方法与输出_ev.mp4 27.24M