课程简介

深入剖析Agent智能体与多模态企业级应用开发。课程涵盖大模型核心技术与架构，如Transformer-XL、MoE等，讲解智能体Agent技术框架，包括规划型、记忆型、工具调用型智能体及开发框架。

目标收益

培训对象

课程内容

第一节大模型核心技术和架构‌分析
1.核心架构拆解
2.Transformer-XL
3.Mixture-of-Experts（MoE）
4.Sparse Attention
5.阐述DeepSeek采取的训练方法
6.大模型预训练技术
7.RoPE位置编码、FlashAttention优化
8.大模型对齐技术
9.DPO（Direct Preference Optimization）
10.RLHF（基于人类反馈的强化学习）
11.典型模型分析‌：GPT-4 Turbo、Claude 3 Opus、DeepSeek-R1
第二节智能体Agent技术框架‌
1.智能体范式‌的组成，不同智能体的整体介绍
2.规划型智能体‌
3.Tree-of-Thought（ToT）
4.Graph-of-Thought（GoT）
5.记忆型智能体‌
6.Vector Database（Pinecone/Chroma） + RAG（检索增强生成）
7.工具调用智能体
8.Function Calling（OpenAI）
9.Toolformer（Meta）
10.Agent典型框架‌
11.Agent的开发框架‌
12.AutoGPT、MetaGPT、Microsoft AutoGen
13.目前大模型Agent的主流企业级框架
14.LangChain Agents
15.LlamaIndex
第三节多模态技术体系‌的建立

1.输入模态的融合‌
2.视觉Vision-语言Language对齐方案
3.CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型的使用
4.多模态编码器
5.Flamingo大模型在Few-shot、上下文处理的优势
6.基于Flamingo的结构的Idefics2：SigLIP-SO400M+ Mistral-7B
7.输出控制技术‌
8.跨模态的生成
9.Stable Diffusion 3
10.跨语言语音生成领域标杆模型VALL-E X
11.企业级多模态数据处理流水线设计
第四节智能体核心能力开发‌
1.规划与推理能力‌
2.基于ToT的复杂任务拆解（
3.案例：供应链路径优化
4.知识图谱驱动推理
5.工具：Neo4j + SPARQL查询的使用
6.记忆与上下文管理‌
7.长期记忆存储
8.PostgreSQL + pgvector扩展
9.短时记忆优化
10.KV Cache压缩技术
11.工具调用开发‌
12.企业API集成
13.RESTful接口封装FastAPI
14.代码库：LangChain（链式编排）、LlamaIndex（企业数据索引）
15.调试工具：LangSmith（智能体行为追踪）
第五节典型行业Agent智能体案例实操‌
1、个性化推荐Agent‌
技术组合‌：DeepSeek-R1用户画像生成 + Faiss向量检索 + 强化学习动态调优
应用场景‌：实时分析用户浏览/购买行为，生成跨品类推荐策略（“母婴用品+家庭保险”组合营销）‌
数据源‌：POS交易数据 + 门店摄像头行为分析（YOLOv11）‌
2、合同审查Agent‌
技术组合‌：DeepSeek法律大模型 + DocParser OCR + 条款风险知识库
应用场景‌：百页级并购协议关键条款提取与合规性审查，耗时从40小时压缩至15分钟‌
3、电网调度Agent‌
技术组合‌：Fuxi气象预测模型 + 图神经网络（GNN）拓扑分析 + SCADA系统接口
应用场景‌：极端天气下电网脆弱节点预警，自动生成负荷转移方案‌
4、设备运维Agent：
技术选型：LSTM故障预测模型 + 工控系统集成
应用场景：运行商基站状态维护、去年华为力推给运营商的节能模型
第六节多模态输入输出应用落地技术‌
1.视觉模态处理‌：
2.目标检测：YOLOv11 + SAM（Segment Anything）
3.图像理解：DINOv2（自监督视觉编码器）
4.语音模态处理‌：
5.语音识别：Whisper Large V3（低资源语言支持）
6.语音合成：XTTS v2（情感语音生成）
7.跨模态对齐技术‌：
8.图文生成一致性控制：Kosmos-2（微软）
9.语音-文本同步生成：Voicebox（Meta）
10.企业级优化方案‌：
11.多模态缓存策略：Faiss向量索引加速
12.硬件加速：NVIDIA Triton推理服务器 + TensorRT优化
多模型企业级应用案例介绍
第七节多模型企业级应用案例介绍‌
1、智能客服系统‌：
多模态输入：用户截图+语音描述→问题定位（CLIP+Whisper）
多模态输出：工单生成（文本） + AR操作指引（3D模型）
2、工业质检系统‌：
视觉检测：缺陷分类（ViT-Huge）
报告生成：缺陷位置标注（SAM） + 维修建议生成（GPT-4）
3、AR辅助工业维修系统‌
设备故障现场视频（手机拍摄）+ 工程师语音描述 → ‌故障类型识别‌
使用 ‌ViT-Huge‌ 分类机械部件异常，结合 ‌CLIP‌ 关联语音关键词与图像特征‌
维修步骤图文生成、 通过‌Blender脚本自动化生成设备拆解流程
4、智慧交通事故处理系统‌
车载摄像头事故片段（视频）+ 车主语音描述 → ‌责任判定预分析‌
使用 ‌YOLOv11‌ 检测车辆碰撞轨迹， ‌Whisper‌ 提取事故时间、地点等要素‌
保险报案工单的生成、‌ARKit‌现场重建