AI 代理是每个人的嘴边，但很少有人知道它们是什么，知道如何使用它们的人就更少了。

像 CrewAI、Autogen、BabyAGI、LangChain、LangGraph、LangFlow 等工具听起来比实际复杂得多。

您准备好掌握 AI 代理的复杂性并充分利用其潜力来实现流程自动化和销售定制解决方案了吗？

那么这门课程就是为你准备的！

深入“AI代理：通过LangChain Apps实现自动化与业务”——你将探索AI代理和LLMs，它们的架构和实际应用。转变您的理解和技能，引领 AI 革命。

本课程非常适合开发人员、数据科学家、AI 爱好者以及任何希望走在 AI 代理和 LLM的人。无论您是想创建 AI 代理、完善其自动化还是销售量身定制的解决方案，本课程都能为您提供所需的全面知识和实践技能。

本课程的预期内容：

全面了解 AI 代理和LLMs：

• AI 代理和LLMs：介绍像Autogen、LangChain、LangGraph、LangFlow、CrewAI、BabyAGI及其LLMs（GPT-4，Claude，Gemini，Llama等（更多）。

• 工具和技术：使用 LangChain、LangGraph 和其他工具创建 AI 代理。

• 函数调用和向量数据库：了解函数调用以及使用向量数据库和嵌入模型。

创建和部署 AI 代理：

• Flowise with Node 的安装和使用：安装和使用 Flowise 的分步指南。

• 为各种任务创建和部署 AI 代理：培养创意作家、社交媒体策略师和功能调用代理。

AI 代理的高级技术：

• RAG AI 代理：使用您自己的数据训练 LLMs 并自动本地文本存储。

• 数据准备和集成：使用 LlamaIndex、LlamaParse 和其他工具在 Flowise 中进行数据准备和集成。

• API 连接和自动化：连接 API 并使用 JavaScript、Python 和 Make 实现自动化。

业务环境中的 AI 代理：

• 用例和集成：将 AI 代理托管并集成到网站或作为独立应用程序。

• 潜在客户生成和营销：生成潜在客户和销售 AI 代理的策略。

创建您自己的 AI 助手：

• Python 代码和安装：使用 Vision 和 Python 开发类似于 Microsoft Copilot 的本地 AI 代理。

• 使用 VS Code 和 Git：安装和使用 VS Code 和 Git 的分步指南。

具有开源 LLMs：

• 开源 LLMs：使用和安装开源的 LLMs，如 Llama 3。

• 安装和使用 Ollama 与 Llama 3.1 和其他开源 LLMs。

• 创建开源 AI 代理：开发简单而高级的开源 AI 代理。

AI 代理中的问题、安全性和版权：

• 安全措施和隐私：了解越狱、提示注入和数据中毒。

• 版权和隐私：处理生成的 AI 代理数据的版权和隐私。

实际应用和 API 集成：

• API 基础知识和集成技能：将 OpenAI API、Google API 等用于各种应用程序。

• 开发 AI 应用程序：使用 Whisper、GPT-4 等创建应用程序。

创新工具和代理：

• Microsoft Autogen 和 CrewAI 概述。

• 实施 Flowise：将 Flowise 与函数调用和开源 LLMs为聊天机器人。

利用 AI 代理和 LLM 技术的力量来开发解决方案并扩展您对其应用程序的理解。

在“AI代理：通过LangChain Apps实现自动化与业务”的结尾，您将全面理解AI代理和LLMs以及将它们用于各种目的的技能。如果您准备好站在这场技术革命的最前沿，那么本课程适合您。

立即注册，成为 AI 代理和大型语言模型方面的专家。