课程目标：

1、了解智能体架构板块构成

2、了解LLMs模型在智能体中的应用

3、向量数据库、知识库、工作流及提示工程在智能体中的运用

 

课程大纲：

主题	内容
讲解智能基本构成及五种智能体的设计模式	1、以DeepSeek为例，通俗讲解LLMs底层机制，如：Engram、word2Index、Index2word 等（即：AI探秘） 2、讲解一个完整的智能体应该由哪些部分构成，如：文件切片、文件内容提取、文件内容结构化 等 3、讲解每一种智能体设计模式的适用场景，如：反射模式、外挂工具 等
讲解智能体搭建与开发思路	1、讲解利用PG Vector、Neo4j、Python、MySQL、n8n、DuckDB、Qwen3、ChatBox/Ollama等技术栈做整合应用 2、智能体在品检领域的应用（案例分析） 3、智能体在工程设计领域的应用（案例分析） 4、基于YOLO视觉模型在交通安全领域的应用

 

以上课程可以根据客户实际情况进行灵活调整。

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服务特点：
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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
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中科信软培训中心，资深专家或讲师
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