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1.1 智能体职业守则、伦理与安全合规

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2.1 智能体产品设计概述

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2.2 复杂智能体交互设计与多轮对话

2.3 代码生成与文档协作类智能体设计

2.4 语音交互与实时流式体验设计

2.5 协作型智能体与Human-in-the-loop流程设计

3.1 智能体高代码架构与核心抽象

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3.2 流程编排引擎与状态控制机制

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3.3 SDK实现大模型各种场景调用与智能体状态控制

实训SDK实现大模型各种场景调用与智能体状态控制

3.4 基于高代码方式，实现一个信息收集对话机器人

实训保险场景信息收集机器人

3.5 大模型 Function Calling 原理

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3.6 大模型 Function Calling 实操

实训Function Calling 功能教学

3.7 大模型工具调用高级方法

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实训MCP (Model Context Protocol) 实战教学

实训LangChain Skills 教学实战

4.1 长时记忆机制与向量库的深度运用

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4.2 自主智能体框架

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4.3 多智能体协作（Multi-Agent）与Swarm架构

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4.4 复杂任务规划（Planning）与反思机制

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5.1.1大模型Post-Pretrain预训练（1）.mp4

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5.1.1大模型Post-Pretrain预训练（2）.mp4

5.1.1大模型Post-Pretrain预训练（3）.mp4

5.1.1大模型Post-Pretrain预训练（4）.mp4

5.1.2 领域知识预训练

5.2 大模型SFT微调训练基础

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5.3 RL（强化学习）与RLHFRLAIF在决策优化中的应用

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6.1 智能体企业级部署与集成

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7.1 AgentOps工具链与概念辨析

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7.2 智能体全链路追踪（Tracing）与调试

7.3自动化评测（Evals）体系构建

7.4. 持续集成/持续部署（CI/CD）在智能体中的应用