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2025AI智能体开发课程，系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流

• 378 字 • 2 分钟

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2025AI智能体开发课程，系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流 课程介绍： 课程来自迪哥的2025AI智能体开发课程。你将系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流。课程深度结合MetaGPT、AutoGen等前沿框架，并涵盖大模型微调、RAG知识库构建等高级应用。通过真实项目实操，不仅学会工具使用，更能掌握从流程分析、节点搭建到部署落地的完整开发能力，最终能独立创建解决实际问题的AI智能体。 课程目录：

  • -01、课程介绍 1、课程介绍.mp4

  • -02、Coze打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（6小节） 2-1COZE登录与创建工作流方法.png 2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp4 2-3插件配置方法与参数.mp4 2-4大模型节点配置方法.mp4 2-5结束节点配置.mp4 2-6智能体配置方法.mp4

  • -03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方法）（5小节） 3-1循环节点方法解读.mp4 3-2循环中参数的定义方法.mp4 3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）.mp4 3-4智能体测试与输出节点.mp4 3-5批处理的作用与效果.mp4

  • -04、COZE打造历史人物视频素材（12小节） 4-10选修：自定义插件配置方法实例.mp4 4-11选修：工作流中添加视频插件.mp4 4-1做视频素材业务逻辑分析.mp4 4-2做剧本节点系统提示词方法.mp4 4-3完成剧本节点输出.mp4 4-4画面描述与图像生成节点构建.mp4 4-5图像违规词限制与运镜节点.mp4 4-6视频节点构建与错误分析.mp4 4-7图像生成节点错误调试并保险.mp4 4-8视频生成节点容易违规的解决方法.mp4 4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4 后三节（9-11）选修内容说明（图文）.png

  • -05、COZE自动化剪辑（继续历史人物章节）（5小节） 5-1时间线定义方法.mp4 5-2剪映插件介绍.mp4 5-3时间线和素材绑定方法.mp4 5-4剪映草稿添加素材方法.mp4 5-5得到合成后的视频.mp4

  • -06、COZE打造智能客服（5小节） 6-1对话流配置与创建.mp4 6-2选择器的使用方法.mp4 6-3数据库与大模型的匹配方法.mp4 6-4知识库构建与匹配方法.mp4 6-5汇总输出与测试.mp4

  • -07、COZE结合飞书表格办公（5小节） 7-1DEMO演示与基本流程分析.mp4 7-2表格填入模块解读.mp4 7-3表格的输入与输出.mp4 7-4查找与匹配的方法.mp4 7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4

  • -08、COZE打造装修设计与应用创建（5小节） 8-1DEMO演示与应用分析.mp4 8-2输入参数与大模型配置.mp4 8-3图像生成模型配置.mp4 8-4COZE中的应用模块配置.mp4 8-5COZE应用界面设计.mp4

  • -09、文案（小红书笔记）生成智能体搭建方法（2小节） 9-1提示词与工作流配置.mp4 9-2插件配置方法与输出.mp4

  • -10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用（5小节） 10-1COZE-API开通方法.mp4 10-2API外部调用方法实例演示.mp4 10-3Cursor应用例子分析.mp4 10-4用CURSOR构建一个浏览器插件.mp4 10-5API调用与插件测试.mp4

  • -11、COZE打造数据分析智能体（8小节） 11-1效果演示与数据读取.mp4 11-2数据清洗与处理.mp4 11-3结合DeepSeek构建代码节点.mp4 11-4结合DeepSeek进行数据分析.mp4 11-5配置插件把分析结果存在excel里.mp4 11-6数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4 11-7不同可视化图表配置方法.mp4 11-8输出与展示配置.mp4

  • -12、COZE中配置自己的插件（3小节） 12-1插件的基本配置方法.mp4 12-2输入输出参数配置方法.mp4 12-3在工作流中配置自己的插件并使用.mp4

  • -13、COZE发票助手搭建（5小节） 13-1发票助手插件接入.mp4 13-2数据表创建方法.mp4 13-3识别工作流配置与测试.mp4 13-4调用模块工作流配置.mp4 13-5知识库配置.mp4

  • -14、COZE邮件助手（3小节） 14-1自定义插件创建方法与流程.mp4 14-2插件输出配置与循环体.mp4 14-3知识库配置与结果输出.mp4

  • -15、影刀RPA实战（5小节） 15-1影刀RPA分析.mp4 15-2影刀安装方法.mp4 15-3影刀流程配置方法实例.mp4 15-4执行循环操作.mp4 15-5完成文案采集的全部功能.mp4

  • -16、RAGFLOW本地化知识库（5小节） 16-1RAGFLOW介绍和特点.mp4 16-2RAGFLOW接入本地模型.mp4 16-3Chat与Embedding模型接入.mp4 16-4知识库构建实例.mp4 16-5封装成API调用.mp4

  • -17、RAG检索架构分析及应用（6小节） 17-1RAG要完成的任务解读.mp4 17-2RAG整体流程解读.mp4 17-3召回优化策略分析.mp4 17-4召回改进方案解读.mp4 17-5评估工具RAGAS.mp4 17-6外接本地数据库工具.mp4

  • -18、斯坦福AI小镇架构与项目解读（10小节） 18-10项目环境配置方法解读.mp4 18-1整体故事解读.mp4 18-2要解决的问题和整体框架分析.mp4 18-3论文基本框架分析.mp4 18-4Agent的记忆信息.mp4 18-5感知与反思模块构建流程.mp4 18-6计划模块实现细节.mp4 18-7整体流程框架图.mp4 18-8感知模块解读.mp4 18-9思考模块解读.mp4

  • -19、autogen框架实战（7小节） 19-0Python环境说明.mp4 19-1AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4 19-2动作API配置方法.mp4 19-3国内常用API配置方法.mp4 19-4API接口在线测试.mp4 19-5工作流配置.mp4 19-6执行流程与结果.mp4

  • -20、部署与进阶应用实战（12小节） 20-10调用SD-API完成设计.mp4 20-11Ollama环境配置与安装.mp4 20-12autogen接入本地模型.mp4 20-1API生成方法.mp4 20-2GroupChat模块.mp4 20-3执行流程分析.mp4 20-4外接本地支持库配置方法.mp4 20-5加入RAG技能.mp4 20-6LMStudio本地下载部署模型.mp4 20-7调用本地模型方法与配置.mp4 20-8AutogenStudio本地化部署流程.mp4 20-9本地化部署接入应用实例.mp4

  • -21、METAGPT框架解读（9小节） 21-1论文概述分析.mp4 21-2整体框架逻辑介绍.mp4 21-3项目环境配置.mp4 21-4基础解读-动作定义方式.mp4 21-5基础解读-角色定义.mp4 21-6单动作智能体实现方法.mp4 21-7多动作配置方法.mp4 21-8定时器任务环境配置.mp4 21-9定时器任务流程解读分析.mp4

  • -22、metaGPT应用实战-网上调研资料（6小节） 22-0基本Agent的组成.mp4 22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 22-2问题拆解与执行流程.mp4 22-3检索得到重要的URL.mp4 22-4子问题生成总结结果.mp4 22-5总结与结果输出.mp4

  • -23、结合GPT打造自己领域专属客服（6小节） 23-1DEMO演示与整体架分析.mp4 23-2后端GPT项目部署启动.mp4 23-3前端助手API与流程图配置.mp4 23-4接入外部API的方法与流程.mp4 23-5引入API方法解读.mp4 23-6指令提示构建.mp4

  • -24、本地大模型微调-llama3应用实战（7小节） 24-1环境相关配置解读.mp4 24-2工具调用流程拆解.mp4 24-3功能调用方法实例.mp4 24-4RAG环境配置搭建.mp4 24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4 24-6RAG基本流程分析.mp4

  • -25、llama3微调-量化-部署（6小节） 25-1LORA微调方法.mp4 25-2指令微调所需数据与模型下载.mp4 25-3llama3模型微调实例.mp4 25-4llama3微调后进行量化.mp4 25-5llama.cpp量化实例.mp4 25-6部署应用.mp4

  • -26、拓展–计算奥斯曼视觉项目实例（11小节） 26-10模型选择方法总结.mp4 26-11项目经验总结与优化，方法.mp4 26-1LORA微调方法.mp4 26-2指令微调所需数据与模型下载.mp4 26-3llama3模型微调实例.mp4 26-4llama3微调后进行量化.mp4 26-5llama.cpp量化实例.mp4 26-6部署应用.mp4 26-7项目需求分析流程.mp4 26-8数据与特征库准备.mp4 26-9模型准备与项目分析.mp4

  • -27、拓展–挖掘项目流程实例（5小节） 27-1数据挖掘要解决的问题.mp4 27-2数据处理与清洗分析.mp4 27-3特征工程的作用与流程.mp4 27-4机器学习算法分析.mp4 27-5模板到哪去找.mp4

  • -28、拓展-自然语言处理项目流程（5小节） 28-1知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4 28-2知识图谱项目实际应用分析.mp4 28-3知识图谱实战应用项目解读.mp4 28-4大模型要解决的问题和应用分析.mp4 28-5工具总结分析.mp4

  • -29、MOE多专家系统（3小节） 29-1MOE概述分析.mp4 29-2MOE模块实现方法解读.mp4 29-3效果分析与总结.mp4

  • -30、OPENAI–LLM模型优化总结（3小节） 30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 30-2RAG实践策略.mp4 30-3微调要解决的问题.mp4

  • -Agent论文解读与总结相关

  • -Agent架构解读与应用分析 1-Agent趋势.png 2-Agent流程.png 3-Ageng包括组件.png 4-Agent组成.png 5-多模态.png 6-多角色组成.png 7-Agent游戏.png 8-多智能体.png 9-多智能体2.png Agent.png Agent思维导图.pdf

  • -OPENAI-LLM模型优化总结 11.png 12.png 13.png 14.webp 15.png 16.png 2.png 3.png 4.png 6.png 7.png 8.png 9.png

  • -斯坦福AI小镇架构与项目解读 斯坦福AI小镇.pdf 斯坦福AI小镇.png 斯坦福小镇论文.pdf

  • -Autogen与其他智能体框架

  • -Agent打造专属客服 Agent客服.rar

  • -autogen与部署模块 rag_skill.rar Skill.py

  • -AutogenStudio部署 index.html style.css write.json 代码地址.txt

  • -GPTS打造Agent实战 API复制这个不要改.docx GPTS例子.docx 广告文案.docx 文章翻译.docx 短视频脚本.docx 组会不用愁.txt 语聚AI指定(只改动作即可).docx

  • -langchain工具实例 基本使用.rar

  • -metagpt examples.rar MetaGPT-main.zip metaGpt.pdf

  • -COZE智能体系列(重要)

  • -Coze写作工作流

  • -小红书提示词 标题.txt 生成文案.txt 画图.txt

  • -COZE历史人物视频素材 1.根据名字做剧本.txt 2.根据剧本做每个经历的画面描述.txt 修正图片提示词.txt 修正运镜提示词.txt 即梦豆包海螺做视频所需运镜.txt 时间线.txt

  • -COZE打造发票助手 全部提示词资料.docx 餐饮1.png

  • -COZE数据分析 2.整理清洗我的数据.txt 代码：准备总分评比图.txt 代码：准备条形图输入.txt 代码：统计关键指标.txt 把分析结果整理成excel格式.txt 能力分析.txt 销售数据导出.xlsx

  • -COZE文案生成+飞书表格 1.链接读取插件.txt 2.参考原文写标题大纲.txt 3.参考原文和大纲做仿写.txt 4.给文案打标签.txt 5.汇总结果成一条记录.txt 6.飞书表格参考链接.txt

  • -COZE新闻总结(循环体) 提示词.txt 根据文章内容和原始素材做合并.txt

  • -COZE智能客服 售后场景问题.txt 快递场景问题.txt 把所有内容总结成人话.txt 把用户问题分成不同的场景.txt 支付场景问题.txt 查询支付问题具体的解决方案.txt

  • -COZE邮箱助手 提示词.txt 邮箱代码.txt

  • -COZE飞书书签自动化 分析内容.txt 检索内容.txt 汇总整合json.txt 筛选并输出.txt 获取标签.txt 飞书文档链接.PanD 飞书模板链接.txt

  • -大模型微调与知识库

  • -LLM下游任务训练自己模型实战 Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip

  • -LLM与LORA微调策略解读 大模型.pdf

  • -RAG检索架构分析与应用 RAG.pdf RAG.png

  • -新增LLAMA3相关 Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip llama3.rar

  • -新增RAGFLOW ragflow_api.py

  • -补充

  • -llama3 llama3.rar

  • -llama3 email_jijianyun.py email_send.py lm3.py Modelfile

  • -.idea .gitignore .name llama3.iml misc.xml modules.xml workspace.xml

  • -inspectionProfiles profiles_settings.xml Project_Default.xml

  • -all-MiniLM-L6-v2 config.json config_sentence_transformers.json data_config.json model.safetensors sentence_bert_config.json special_tokens_map.json tokenizer.json tokenizer_config.json vocab.txt

  • -RAG app.py app.txt assistant.py groq_llama3.py Quantize_LLMs_to_GGUF(1).ipynb require.txt

  • -pycache assistant.cpython-310.pyc assistant.cpython-39.pyc

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