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关于 2026 年秋季大模型AI Agent 人才培训招募的通知

📍 全国线上 · 线上 | 🗓 09-17 周四 09:00 | 🏫 王中阳
⭐ 48质量分
课时未公开每节课
待确认总价
—课时
已核验来源
📄 有存档原文

课程概览

2026年秋季大模型AI Agent人才培训招募

🗓 时间09-17 周四 09:00
📍 地点线上
👥 适合AI应用开发者、全栈工程师、转型大模型方向的技术从业者、计算机、人工智能等相关专业本科生、研究生、有志从事大模型应用开发的技术爱好者
👨‍🏫 讲师陈家豪
🎯 你将收获
  • 熟练使用大模型应用框架
  • 掌握 ChatBot、工业级 RAG、AI-Agent 完整搭建部署流程
  • 系统掌握 RAG 技术演进路线、全套优化手段
  • 理解生产环境 RAG 系统设计思路
  • 吃透 MCP-Server 原理与接入方案
总价
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总课时
未公开
每节课
课时未公开
每小时
—

单节价 = 总价 ÷ 课时;每小时价 = 总价 ÷ 总时长。帮你把"贵不贵"算清楚。

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  • ? 课时 未说明,无法折算单节价
  • ✓ 退款 退款规则已公开
  • ⚠ 老师 老师信息待核验
  • ✓ 大纲 课程内容已公开
  • ⚠ 工具费用 是否额外收取工具/账号费用未说明
  • ? 学员评价 暂无足够已验证学员评价,口碑待积累

提示由平台按公开信息标准化生成,不代表机构有问题;报名前请向机构确认价格、退款与是否含工具/账号费用。

课程内容

  1. 工业级 RAG 系统与 Agent 应用开发实践
  2. LLM 与 Agent 基础知识
  3. RAG 全流程构建
  4. 性能评估优化
  5. Agentic-RAG 高性能知识库搭建
  6. MCP 协议与工具封装
  7. 单 / 多智能体开发
  8. 记忆管理

课程详情

为响应人才培养政策,推进大模型应用、AI Agent 智能体领域技术人才梯队建设,补齐工业级RAG系统开发人才和Agent应用开发技术人才短板,夯实大模型核心技术研发与产业落地应用,现启动培养 2026 年工业级 RAG 系统与 Agent 应用开发实践实训项目人才的工作,并做出如下通知:
一、培训内容和讲师介绍
《工业级 RAG 系统与 Agent 应用开发实践》立足产业真实落地痛点,从 LLM 与 Agent 基础知识切入,完整覆盖 RAG 全流程构建、性能评估优化、Agentic‑RAG 高性能知识库搭建、MCP 协议与工具封装、单 / 多智能体开发、记忆管理、外部工具接入、复杂智能体项目开发全链路。帮助学员完成从理论认知到工程落地的完整闭环。
讲师介绍
陈家豪-大模型与 Agent 算法研究员

核心履历:硕士毕业于新加坡南洋理工大学,深耕群体智能仿真、大语言模型应用领域,长期专注检索增强生成技术与 Agentic AI 项目落地,主导并参与多项企业级知识库问答、多智能体商业化项目。

产业实践:拥有丰富工业项目实战沉淀,熟悉企业真实业务下 RAG 与Agent智能体开发难点,擅长把复杂工程问题拆解为可学习、可复现的教学案例。

二、报名条件及基本要求
01
报名对象
AI 应用开发者、全栈工程师;希望转型大模型方向的技术从业者;计算机、人工智能等相关专业本科生、研究生;有志从事大模型应用开发的技术爱好者。
02
    1. 03
      录用方式
      提交报名后,经官方老师审核通过,可解锁全套学习资料、课程内容、实战项目源码与配套答疑服务。
三、培训大纲和项目实践
01
学习大纲
02
实践项目
课程共设置 7 个实战项目,配套两套主流 Agent 开发框架:商汤 LazyLLM 低代码框架、业界高频技术栈 LangChain & LangGraph,兼顾快速落地与求职技术储备。
四、培训目标
01
硬技能目标
  1. 1、熟练使用大模型应用框架,掌握 ChatBot、工业级 RAG、AI‑Agent 完整搭建部署流程;
  2. 2、系统掌握 RAG 技术演进路线、全套优化手段,理解生产环境 RAG 系统设计思路;
  3. 3、吃透 MCP‑Server 原理与接入方案,具备独立设计单智能体、多智能体协作系统的工程能力。
02
软实力目标
  1. 1、建立指标驱动迭代思维,掌握 “自动评估‑调参‑迭代优化” 闭环工作模式;
  2. 2、树立协议化、插件化开发理念,规避重复造轮子,实现模块积木式复用;
  3. 3、可以独立快速完成一套可演示、可度量、可扩展的 AI 应用原型,缩短业务 PoC 落地周期。

为保障每位学员的学习体验,确保大家都能获得充足的课程资源与指导服务,本次课程实行限额招生,仅剩20个优惠名额。

服务内容 退款:未说明

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