AI智能体搭建课，搭建属于你行业的智能体，没有编程基础的技术小白，也能学会

AI智能体搭建课，搭建属于你行业的智能体，没有编程基础的技术小白，也能学会

基础理论部分

• AI 智能体概述
  • 定义与概念：讲解 AI 智能体是能够在特定环境中感知信息、进行决策并采取行动以实现特定目标的实体。通过实际例子，如智能助手、自动驾驶汽车中的决策系统等，让学员理解智能体在不同领域的应用。
  • 发展历程：介绍 AI 智能体从早期简单的规则系统到如今基于深度学习和强化学习等先进技术的发展脉络，了解其在不同阶段的关键技术突破和应用场景拓展。
  • 主要类型：分类介绍反应式智能体、基于模型的智能体、基于目标的智能体和基于效用的智能体等不同类型，分析各自的特点和适用场景。
• 相关技术基础
  • 深度学习基础：讲解神经网络的基本结构，包括神经元、层的概念，以及前向传播和反向传播的原理。介绍深度学习中常用的激活函数、损失函数等，让学员理解如何通过训练神经网络来学习数据中的特征和模式。
  • 强化学习基础：解释强化学习的基本概念，如智能体、环境、状态、动作、奖励等。介绍 Q 学习、深度 Q 网络（DQN）、策略梯度等经典强化学习算法的原理和应用场景，让学员明白智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略。
  • 自然语言处理基础：对于涉及自然语言交互的智能体，介绍自然语言处理中的词向量表示、文本分类、命名实体识别、情感分析等基础技术，以及 Transformer 架构在自然语言处理中的应用，如 BERT、GPT 等模型的原理。

平台与工具选择

• 主流 AI 智能体平台介绍
  • 低代码 / 无代码平台：以 Coze 平台为例，介绍其特点和优势，如操作界面友好、无需大量编程知识，适合初学者和非技术背景用户。展示如何在 Coze 平台上注册账号、创建智能体，以及进行基本的配置和优化。
  • 代码开发平台：介绍一些需要代码开发的智能体平台，如 OpenAI 的相关工具、阿里云的 AI 开发平台等，分析它们的功能和适用场景，让学员了解不同平台的技术架构和开发方式。
• 编程语言与库
  • Python 语言：强调 Python 作为 AI 开发首选语言的优势，如丰富的库和工具、简洁的语法等。复习 Python 的基础语法知识，包括变量、数据类型、控制结构、函数等，为后续的智能体开发打下基础。
  • 相关库和框架：介绍 NumPy、Pandas 用于数据处理和分析，TensorFlow、PyTorch 用于深度学习模型的构建和训练，Gym 用于强化学习环境的创建和研究等。

智能体搭建实践

• 基于低代码平台的搭建
  • 创建智能体：以 Coze 平台为例，详细演示如何通过对话式或手动方式创建智能体，包括输入智能体的名称、描述，设置功能和目标等。
  • 配置与优化
    • 编排模式：讲解如何选择智能体的模型与 Agent 模式，如单 Agent 模式和多 Agent 模式的应用场景。
    • 人设与回复逻辑：学习如何编写结构化提示词，利用平台工具优化提示词，使智能体的回复更符合逻辑和用户期望。
    • 技能、插件与工作流：了解平台提供的各种技能插件，如数据查询、邮件发送等，以及如何通过可视化工作流设计工具组合插件和模型输出，实现复杂业务流程的自动化。
    • 知识库与记忆：演示如何上传外部知识内容构建知识库，以及利用记忆功能存储用户个性化数据，提升智能体的个性化服务能力。
  • 测试与发布：在平台的预览与调试界面测试智能体的交互逻辑和功能，查看运行日志和对话记录，确保智能体的响应准确可靠。完成测试后，将智能体发布到生产环境或指定的应用场景中。
• 基于代码的智能体搭建
  • 环境搭建：指导学员使用 Anaconda 或虚拟环境（如 venv）安装 Python，并通过 pip 或 conda 安装所需的库和框架。
  • 简单智能体实现：从一个简单的强化学习智能体项目入手，如在简单的棋盘博弈游戏中实现一个基于 Q 学习的智能体。讲解如何设计算法、选择动作、执行动作并获得回报，以及如何运用 Python 和相关库实现智能体的基本框架。
  • 自然语言处理智能体：以文本分类或问答系统为例，讲解如何使用深度学习库构建基于自然语言处理的智能体。包括数据预处理、模型选择与训练、评估与优化等步骤，让学员掌握如何让智能体理解和处理自然语言文本。

优化与拓展

• 智能体性能优化
  • 参数调整：介绍如何通过调整超参数，如学习率、折扣因子、探索率等，来优化智能体的性能。讲解网格搜索、随机搜索等超参数调优方法。
  • 模型改进：探讨如何改进智能体的模型结构，如增加神经网络的层数、使用更先进的算法等，以提升智能体的学习能力和泛化能力。
  • 数据增强：讲解数据增强技术，如在自然语言处理中对文本进行随机替换、插入、删除等操作，在图像智能体中进行图像翻转、旋转、缩放等，以增加数据的多样性，提高智能体的鲁棒性。
• 智能体功能拓展
  • 多模态融合：介绍如何将文本、图像、语音等多种模态的数据融合到智能体中，使其能够更全面地感知和理解环境，提供更丰富的交互服务。
  • 与外部系统集成：讲解如何将智能体与其他外部系统，如数据库、企业应用程序、物联网设备等进行集成，实现更复杂的业务功能和应用场景。

案例分析与实践项目

• 行业案例分析
  • 智能客服案例：分析智能客服在电商、金融等行业的应用案例，讲解智能体如何处理用户咨询、解决常见问题、转接人工客服等，以及如何通过优化提高客服效率和用户满意度。
  • 智能助手案例：以智能办公助手、智能生活助手等为例，分析智能体如何帮助用户完成任务、提供信息查询、进行日程管理等功能，探讨智能助手在提升工作效率和生活质量方面的作用和价值。
• 实践项目部署
  • 分组项目实践：安排学员分组进行实际的智能体项目开发，让学员根据自己的兴趣和需求选择项目方向，如开发一个智能教育助手、智能健康管理智能体等。在项目实践过程中，培养学员的团队协作能力和解决实际问题的能力。
  • 项目展示与评估：组织学员进行项目展示，分享项目成果和经验教训。由教师和其他学员进行评估，提出改进建议和意见，帮助学员进一步提升智能体搭建的技能和水平