智能体开发工程师（中级）
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第一章、职业守则和原理
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1.1 人工智能法律伦理和版权
讲义
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1.2 人工智能数据安全与合规
讲义
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第二章、职业基础知识
2.1 智能体架构与底层技术原理
讲义
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2.2 业务场景驱动的模型算法优化
讲义
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2.3 智能体感知-规划-行动核心技术
讲义
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2.4 大模型推理机制与上下文管理
讲义
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第三章、数据工程与RAG应用
3.1 RAG核心原理与数据工程认知
讲义
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3.2 RAG知识库数据源与质量管控
讲义
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3.3 知识库文本数据清洗
讲义
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3.4 文本切片策略与粒度优化
讲义
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3.5 Embedding模型
讲义
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3.6 索引构建与轻量化方案
讲义
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3.7 向量数据库操作
讲义
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3.8 单一检索
讲义
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3.9 混合检索
讲义
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3.10 重排序（rerank）
讲义
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3.11 RAG系统知识冲突成因分析
讲义
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3.12 RAG全链路性能优化
讲义
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3.13 综合项目案例实操一
讲义
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3.14 综合项目案例实操二
讲义
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第四章、高级工作流与代码开发
4.1 逻辑控制之分支结构
讲义
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4.2 复杂逻辑控制之循环结构
讲义
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4.3 工作流Agent之代码节点（一）
讲义
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4.4 工作流Agent之代码节点（二）
讲义
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4.5 工作流Agent之工具节点（一）
讲义
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4.6 工作流Agent之工具节点（二）
讲义
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4.7 工作流Agent之MCP服务节点（一）
讲义
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4.8 工作流Agent之MCP服务节点（二）
讲义
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4.9 工作流Agent之API节点
讲义
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4.10 RAG工作流Agent异常处理与重试机制设计
讲义
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4.11 综合项目案例实操一
讲义
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实验
小红书文案生成助手
4.12 综合项目实操案例二
讲义
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实验
智能汽车管家
4.13 项目实操三：达达美妆智能客服
讲义
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实验
达达美妆智能客服
第五章、多模态应用开发
5.1 图像识别与理解
讲义
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5.2 图像生成
讲义
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5.3 语音识别
讲义
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5.4 语音合成
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第六章、智能体人机交互界面开发
6.1 前端页面框架概述
讲义
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6.2 Streamlit实现智能体搭建
讲义
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第七章、AI智能体维护与评测
7.1 AI智能体Trace追踪与批量评测
讲义
7.1 AI智能体Trace追踪与批量评测-讲义-定稿.pdf
3.7 附件资源.zip
3.13 附件资源.zip
4.4 收支信息.xlsx
4.6 附件资料.zip
4.12 附件资源.zip
4.13 附件资料.zip
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智能体开发工程师（中级）
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2026-05-07
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1.1 人工智能法律伦理和版权
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1.2 人工智能数据安全与合规
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2.1 智能体架构与底层技术原理
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2.3 智能体感知-规划-行动核心技术
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2.4 大模型推理机制与上下文管理
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3.1 RAG核心原理与数据工程认知
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3.2 RAG知识库数据源与质量管控
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3.4 文本切片策略与粒度优化
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3.11 RAG系统知识冲突成因分析
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3.12 RAG全链路性能优化
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3.13 综合项目案例实操一
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4.1 逻辑控制之分支结构
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4.2 复杂逻辑控制之循环结构
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4.3 工作流Agent之代码节点（一）
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4.4 工作流Agent之代码节点（二）
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4.5 工作流Agent之工具节点（一）
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4.7 工作流Agent之MCP服务节点（一）
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4.9 工作流Agent之API节点
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4.10 RAG工作流Agent异常处理与重试机制设计
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4.11 综合项目案例实操一
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实训小红书文案生成助手
4.12 综合项目实操案例二
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实训智能汽车管家
4.13 项目实操三：达达美妆智能客服
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实训达达美妆智能客服
5.1 图像识别与理解
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5.2 图像生成
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5.3 语音识别
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5.4 语音合成
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6.1 前端页面框架概述
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6.2 Streamlit实现智能体搭建
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7.1 AI智能体Trace追踪与批量评测
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