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阶段二：系统化创新
自主设计AI系统 + Agent平台 + SaaS
深入Agent架构，构建复杂的AI Agent系统，实现从理论到实践的跨越
核心技术技能
掌握这些高级技能，构建复杂的AI Agent系统
🏗️
Agentic架构理解
深入理解AI Agent的核心组件和工作原理
记忆系统：短期工作记忆、长期持久记忆
规划器：任务分解和策略制定
执行器：动作执行和结果反馈
工具使用：外部API和工具集成
向量数据库：知识存储和检索
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大型语言模型（LLM）
掌握LLM的核心概念和应用技术
Transformer架构：注意力机制和位置编码
Tokenization：文本分词和编码
嵌入（Embeddings）：向量表示和语义理解
上下文窗口：长文本处理策略
提示工程（Prompt Engineering）
指令微调（Instruction Tuning）
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AI Agent框架应用
熟练使用主流框架构建模块化Agent应用
LangChain：链式调用和工具集成
AutoGen：多Agent协作框架
CrewAI：团队协作Agent系统
LangGraph：复杂工作流编排
LlamaIndex：知识库和RAG应用
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函数调用（Function Calling）
实现LLM与外部工具和API的可靠连接
函数调用原理和机制
自然语言到API调用转换
参数验证和错误处理
工具注册和管理
安全性和权限控制
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向量数据库与RAG
构建知识检索和增强生成系统
向量数据库：Pinecone, FAISS, Weaviate
RAG架构设计和实现
文档分块和向量化
相似度搜索和排序
知识库更新和维护
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多Agent协作策略
设计和编排多个Agent协同工作
顺序Agent架构
并行Agent处理
分层Agent组织
Agent间通信协议
冲突解决和协调机制
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系统设计与部署
构建生产级的AI Agent系统
模块化设计原则
可扩展性架构
错误处理和容错
可观测性和监控
云平台部署和优化
多步骤Agent项目
构建能够解决复杂问题的智能Agent系统
智能邮件助手
多步骤的邮件处理Agent
邮件内容分析和分类
自动回复生成
日程安排和提醒
邮件优先级排序
多语言支持
市场调研Agent
自动化市场分析和报告生成
竞品信息收集
市场趋势分析
数据可视化生成
报告自动撰写
实时监控和预警
内容复用Agent
跨平台内容自动转换
博客转LinkedIn帖子
长文转推文系列
内容风格适配
多平台发布
效果数据追踪
代码开发Agent
智能代码审查和生成
代码质量检查
Bug检测和修复建议
代码重构优化
文档自动生成
测试用例生成
高级AI项目
探索前沿AI技术，构建创新应用
股票市场预测系统
使用TimeGPT进行时间序列预测
多因子模型分析
技术指标计算
风险评估模型
投资组合优化
实时预测更新
多语言语音识别
构建自动语音识别模型
多语言模型训练
实时语音转文字
说话人识别
情感分析
噪音抑制
本地LLM应用
微调Llama 3.2并本地部署
模型微调训练
本地推理优化
私有化部署
性能监控
成本控制
学习资源
深入学习AI Agent开发的高级技能
Agentic AI开发
Agentic AI Developer™认证课程
LangChain官方文档和教程
AutoGen多Agent协作指南
CrewAI团队协作实践
LLM技术
Transformer架构详解
提示工程最佳实践
RAG系统设计指南
函数调用实现教程
系统架构
AI Agent系统设计模式
向量数据库选型指南
云原生AI应用部署
生产环境监控实践