能力缺口与学习目标
对于希望从单一模型使用转向深度应用开发的工程师而言，最大的痛点往往不是“调用 API”，而是如何将大模型能力无缝嵌入业务流程，并解决上下文管理、工作流编排等实际落地问题。本课程针对这一能力缺口，聚焦于目前业界最火热的 Agent（智能体）框架与本地化部署技术。通过第 10 期课程，你需要补齐“应用层开发”的短板，掌握如何像搭积木一样构建复杂的 AI 应用，并具备在私有化环境中搭建服务的能力。
核心内容：Agent 架构与本地部署实战
本课程的核心在于将抽象的大模型技术转化为可落地的工程能力。内容将深度拆解多智能体协作的底层逻辑，帮助你理解如何设计 Agent 之间的交互规则与职责划分。同时，课程不局限于云端调用，重点强化了本地化部署的实战技巧，让你能够在完全隔离的环境下运行模型并开发应用，这对于数据安全和隐私保护至关重要。
Coze 与 Dify：主流开发框架的深度解析
在工具链选择上，课程直击当前最主流的两款开发平台。你将学习如何利用 Coze 平台进行工作流的编排、插件开发以及 SDK 的集成，掌握从零构建个性化 Bot 的全流程。另一方面，针对 Dify 这一开源 LLM 应用开发平台，课程将手把手带你完成本地环境搭建，演示如何通过可视化界面快速开发并部署企业级应用，彻底告别繁琐的底层代码编写。
DeepSeek 与 Manus：前沿模型技术的落地视角
除了开发工具，课程还提供了前沿模型的技术视野。通过对 DeepSeek 和 Manus 等新兴模型的解析，你将了解其技术演进路径、模型指南以及在产业中的具体应用场景。这部分内容旨在培养你对技术趋势的敏锐度，让你在开发应用时，能够基于最先进的技术栈进行选型和优化。
看完应能回答的问题
- 如何设计一个包含多个 Agent 的复杂工作流，并解决它们之间的状态共享问题？
- 在 Coze 平台上，如何通过编写插件扩展大模型的功能边界？
- Dify 的本地部署架构是怎样的？如何配置环境以支持高并发调用？
- DeepSeek 等新型模型在垂直领域的应用场景与最佳实践是什么？
知乎-AI大模型全栈工程师第10期（18课）
大模型全栈工程师实战课程
编辑点评
深入浅出大模型技术，涵盖模型解析、应用开发与优化，适合AI领域从业者及爱好者。
⭐ 编辑推荐
系统学习AI大模型全栈技术，从理论到实践，掌握最新大模型应用开发。
课程亮点
• 大模型技术全栈解析
• 实战项目开发
• 前沿技术解读
课程目录
📁 讲座课
📁 DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用
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📁 解析 Manus：多智能体技术的架构与未来
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📁 主课视频
📁 18.第十八课dify本地部署及应用开发
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📁 17.第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发
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📁 16.第十六课Coze工作原理及应用开发
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📁 15.第十五课Fine-tuning技术与大模型优化
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📁 13.第十三课Agent智能体系统的设计与应用
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📁 14.第十四课AutoGPT原理和实现
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📁 12.第十二课Function Calling与跨模型协作
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📁 10.第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用
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📁 11.第十一课LangChain：多任务应用开发
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📁 08.第八课RAG技术
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📁 07.第七课Embedding和向量数据库
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📁 04.第四课GPU与CPU计算硬件与大模型
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📁 05.第五课API基础与通过API调用大模型
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📁 06.第六课Cursor编程从入门到精通
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📁 03.第三课prompt工程设计与优化
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…（已达 35 条上限，后续省略）适合人群
- AI领域从业者
- AI爱好者
- 大模型技术研究者
学习收获
掌握大模型技术原理
学会大模型应用开发
提升AI项目实战能力
祝您学习愉快！
学有所成，前程似锦！
