start	end	text
0	9000	當然有了Codex的使用過程之後,那麼接下來我們就來看一看如何去使用好Codex,去執行完完整的鏈路。
9000	25000	這裡其實是有一個可以說大家現在比較痛點的一個問題,就是對於現在的整個Deep Seek來說,它的本身這個模型其實並沒有任何的視覺方面這樣的能力。
25000	25440	对吧
25440	28240	所以我们当我们现在的这个小型的这个任务呢
28240	30020	是给我们当前的DeepSeek
30020	31820	给它加上一个视觉这样的能力
31820	34600	那么我们当前当时的现在的这个DeepSeek呢
34600	36260	实际上在进行运行的过程当中啊
36260	37920	它呢实际上是能够啊
37920	40500	跟我们的Kodaks进行很好的这样的响应啊
40500	43180	然后呢完成各式各样的这个交互的工作的啊
43180	44960	但是呢由于它现在啊
44960	45760	并没有视觉能力
45760	48400	所以呢会导致它在实际进行开发的过程当中啊
48400	50860	经常会遇到很多的这个问题啊
50860	53180	我们现在在进行很多项目开发的这个时候
53180	55280	其实都会有这样的功能
55280	56500	就是让它运行的过程当中
56500	59840	去结一个我们当前前端的这样的图片
59840	60180	对不对
60180	62200	然后看一下我们当前前端
62200	63380	它是长什么样
63380	65840	然后有什么地方需要来进行一个调整
65840	68020	然后再反过头去优化
68020	70280	我们说原始的这样的图片
70280	71020	这样的效果
71020	71400	对不对
71400	72740	然后再来进行开发
72740	73720	但是由于现在
73720	76440	Deepseek V4这个模型本身没有视觉这样的能力
76440	78000	所以我们可能需要考虑
78000	79600	怎么样把视视觉这个能力
79600	81620	加入到当前Codex的体系里面来
81620	83480	然后才能够很好的去知道
83480	83980	对不对
83980	85720	整个的一些开发的这样的工作
85720	87480	所以这里面我们采用的方案
87480	88680	是使用千万3.8max
88680	92720	来作为它的视觉的这样的能力的补充
92720	96380	然后通过MCP这样的方式来进行调用
96380	99260	这里面其实有一整套完整的这样的代码
99260	101240	然后这里面很多代码
101240	102740	我们就不一一展开来说了
102740	103740	但大家需要知道的是
103740	105140	这里我们采用的解决方案
105140	106120	这也是我们之后
106120	108020	课程在进行开发的过程当中
108020	109960	非常核心的解决方案
109960	112520	就是我们这里是给它设置了一个
112520	114340	MCP的这样的服务和工具
114340	117100	让它之后在实际运行的过程当中
117100	119760	一旦出现了一些视觉方面的任务
119760	121820	就去使用我们当前的
121820	123740	这个MCP这样的工具
123740	126060	然后给我们Chem3 Max
126060	128560	来进行一个输入
128560	129840	然后让我们Chem3 Max
129840	131240	给出一个反馈
131240	133780	然后最后来进行一个灵活的调整
133780	134420	是这么一回事
134420	136040	所以我们这些实际上相当于是在
136040	138560	本地是完整的搭建了一个
138560	140900	这个mcp的独立的这样的服务
140900	145160	来让现在整个的视觉的需求
145160	147320	能够直接转交给我们当前的
147320	149120	前五三点八max这样的模型
149120	149980	来进行视觉识别
149980	151900	当然其实这里面你转交给
151900	153540	前五三点八来进行视觉识别也可以
153540	156380	或者你也可以转交给任意的一些开源模型
156380	158060	或者其他的一些模型
158060	160040	来进行视觉识别也都ok
160040	161820	这里面的最后是给大家看到
161820	164200	我们现在做的一个小型的这样的项目
164200	167580	上面其实有完整的运行的指令
167580	168740	和运行这样代码
168740	170560	然后最后能看出来的
170560	172140	完整的运行这个效果
172140	172800	实际上就是
172800	173740	现在先让
173740	175460	现在的DeepseekV4 Flash
175460	176660	做了一个网页
176660	177900	这个网页实际上
177900	180260	是一个围绕某一个项目的
180260	181020	这样的一个
181020	183060	目前项目开发进度的一个表
183060	184540	这样的一个网页
184540	185300	那么这个网页
185300	185780	你会发现
185780	187300	其实视觉效果还可以
187300	188000	做的还不错
188000	188880	然后做完之后
188880	190500	这里面我们又进行了一版
190500	192180	移动端的适配
192180	193600	和移动端的运行
193600	194860	然后你会发现
194860	196640	移动端有些问题
196640	196940	对不对
196940	199040	它整个的视觉效果就会有一些问题
199040	200220	所以我们这里
200220	202580	接下来我们就把截图
202580	204240	直接来进行一个输入
204240	205180	然后结构化
205180	208220	输入我们当前的这样的一个审查的目标
208220	208820	对不对
208820	212500	然后直接把我们当前这样的问题上报
212500	213900	然后通过我们的Codex
213900	217200	来去调用远程的MCP这样的服务
217200	219000	调用远程的千文3.8max
219000	221380	的视觉这样的服务
221380	224900	然后来进行一个完整的响应和读取
224900	226400	这里面说我们整个
226400	228640	它基本的一个运行这样的状态
228640	231340	生成完了一个配置之后
231340	233900	我们这里就有一个简单的配置这样的brief
233900	236580	然后让千万三.8来进行读取
236580	237220	读取完了之后
237220	240740	它能返回一个当前配置的反馈的结果
240740	242460	那么接下来继续使用
242460	245160	这codex的搭配我们Deepseek vs Flash
245160	246720	直接来进行一个改版
246720	249240	那么直接二轮来进行改版了之后
249240	251220	那么实际上它是改版了很多的内容
251220	252640	具体的提示词大家也可以看
252640	254440	我们文本里的内容
254440	255060	然后最后呢
255060	258260	他就围绕我们刚才这个问题来进行一轮修复
258260	259280	修复完了之后呢
259280	261720	你会发现他的刚刚我们看到的移动端
261720	262740	部分版面
262740	266300	他的内容发生一些平移
266300	267680	之后这个问题就被修复了
267680	270540	这个其实是一个非常简单的一个问题
270540	272420	当然最后还有一个验收的过程
272420	275300	这个其实是一个非常简单的一个问题
275300	276000	然后呢
276000	278240	基本上我们用他来进行测试
278240	279320	总共也就两条命令
279320	279760	一个呢
279760	282300	是让他先去完成当前的这样的一个
282300	286480	当前对应的网页的创建
286480	287400	然后创建完了之后
287400	288640	那么接下来我们跟他说
288640	289560	网页创建
289560	293080	让他来进行一轮视觉审查
293080	294980	然后同时由于我们现在是使用
294980	297020	mcp的这样的服务
297020	299640	所以它其实是一个本地的
299640	301580	一个mcp的sse的服务
301580	303360	然后mcp的服务
303360	306460	尽管它是一个单独的mcp的服务
306460	309180	但是实际上它是一个本地大模型的
309180	310240	一个响应的过程
310240	311580	内部我们其实是有脚本
311580	316580	调用千万三点八去围绕对应我们需要审查的这样的一个这样的HTML
316580	318920	直接来进行读取
318920	321300	然后直接给出最后的反馈这样的结果
321300	325540	当然其实你如果你是使用本地的千万三点八
325540	327500	你是使用千万三点八模型的API
327500	329360	直接来进行运行其实也是可以的
329360	331240	也就是说如果对于你当前的Codex来说
331240	335840	如果你现在的Codex本身也是比如说直接接入千万三点八
335840	336780	它本身就有视觉能力
336780	340380	或者是让我们上一场更坏课直接接入KimiK3这个模型
340380	341520	本身就有视觉能力的话
341520	345520	那么它其实也是可以直接来去完成对内容审查的
345520	346580	这个其实没问题
346580	348180	你就不需要有这个mcp这样的工具了
348180	349980	但是对于deep seek来说
349980	351060	确实它没有视觉这个能力
351060	354420	所以你得有一个负责视觉审查的mcp工具在这
354420	356620	当然如果你的签用3.8这个比较麻烦
356620	358440	或者本身它的定价比较高的话
358440	361500	你也可以就比如说直接给它做一个
361500	363420	本地部署一个简单的
363420	365500	它拥有视觉能力的这样的模型
365500	367760	其实也是能够帮你审查出一些问题的
367760	370720	因为其实对于像deep seek v4 flash这种模型来说
370720	372220	由于它本身指令跟随眼能力很强
372220	374460	所以你其实并不需要非常精准的跟他说
374460	376580	你这里123455个地方有问题
376580	377620	然后让他来进行修改
377620	378280	其实也不需要
378280	381560	他其实是能够直接指出大概的问题
381560	384160	他就会围绕这些问题来进行深度的探讨
384160	385260	检查跟修改
385260	386720	所以这个其实没有什么问题
386720	388080	当然下面我们这里还给大家
388080	389780	还给了大家一套Seguus
389780	392060	Seguus就是非常灵活的
392060	395780	一旦触发了当前的视觉审查这样的任务
395780	397720	他就调用对应的MCP的工具
397720	398080	对不对
398080	401680	来进行完整的执行
401680	403080	当然这个skill
403080	404540	其实相对来说会有点点复杂
404540	407900	我们这里是总共是有规范好的输入
407900	409140	然后工具合同
409140	409900	执行步骤
409900	411080	失败边界的审查
411080	411820	跟输出的收敛
411820	414260	因为这里其实它会设置到多轮的调整
414260	416240	就比如说我们对于当前某个页面来说
416240	418160	其实它的视觉验收
418160	419740	应该是它必备的一个环节
419740	421400	但是并不代表每次修改完了之后
421400	423200	它的视觉验收都能够通过
423200	425100	所以这里面才会有
425100	427040	关于说它多轮的调整收敛的
427040	428100	这样的一个问题
428100	429020	总之就是
429020	430860	我们当上面这个skill
430860	432240	搭配着我们刚刚也大家好的
432240	432660	这MCP
432660	433540	他做的这个事情
433540	434600	是我们现在
434600	436120	先每次开发完了之后
436120	437300	接下来我们就用PlayerWrite
437300	438000	来进行截图
438000	438720	截图完了之后
438720	440020	有一个具体的哈希值
440020	441520	然后跟我们说
441520	443240	现在就已经有了一个
443240	444860	基本的需要来进行视觉审核
444860	445500	这样的输入了
445500	446520	然后接下来
446520	447700	有一个工具可通
447700	448520	工具可通的实际上
448520	449840	就是把我们现在
449840	450940	对应的需要审查
450940	451560	这个内容
451560	452260	图片
452260	453960	然后室口和业务目标
453960	454540	审查维度
454540	455480	放到同一个请求
455480	459240	然后交给我们外部的MCP工具来进行一个执行
459240	460800	然后接下来执行步骤
460800	464820	执行步骤是我们希望外部工具是按照这样的方式来进行执行
464820	467840	目标和原码 截图 审查 等等等等
467840	470360	然后定义好我们现在失败具体的这样的
470360	473400	我们现在出现了这样的问题
473400	475220	以及外部工具在进行调用的过程当中
475220	477400	MCP在进行调用的过程当中如果出现了问题
477400	480000	它是怎么样记录它自己当前运行的这样的问题
480100	487700	然後最後返回一組結果,包括我們現在的需要做的這樣的一個問題,然後等等等等。最後審查這樣的結果。
487700	491080	然后同时它还有非常详细的输出跟收敛
491080	492020	然后所谓输出跟收敛
492020	495160	指的是它会不断的去铲除我们上面的
495160	497060	需要进行视觉输入这样的内容
497060	498920	就每次运行完之后都会再解词图
498920	500880	然后去看看现在有没有变化
500880	502380	然后再让外部审核一次
502380	504140	然后如果有问题就再改
504140	505160	如果没有问题最后就收敛
505160	505820	真的没回事
505820	508400	所以这个实际上是一个完整的skill
508400	510020	这个skill也是我们接下来
510020	514700	非常重要的一个需要去运行的skill了
514700	516560	需要去使用的一个skill
516560	518540	因为在我们未来的项目开发里面
518540	521480	其实会反复用到非常多的
521480	522380	不是非常多
522380	525000	就是每次运行其实都会涉及到对应的
525000	528020	这个skill的对应的视觉能力的这样的审查
528020	530400	所以这个skill在我们课程里面也是有的
530400	534220	包括它背后一整套的这样的一些工具
534220	536320	其实在我们的课程里面都是有
536320	538340	就上面我们其实非常快的给大家看了一下
538340	540000	有很多的一些脚本
540000	541520	但是这上面的每一个脚本
541520	543540	其实我们都没有把它打开来
543540	545740	来进行一个详细的查看
545740	548560	那么这脚本在我们的课件里面其实也都是有的
548560	552220	所有这个脚本都是用于去围绕我们当前的视觉
552220	556760	来进行一些审查和输出对应的视觉审核的结果的
556760	557800	这样的一些脚本
557800	560160	这个大家回头可以练到课件之后
560160	562460	自己来进行一个部署和来进行一个使用
562460	562900	好
562900	564600	那么基本上我们就到这
564600	568180	对于像Codex的一个基本的简单的使用入门
568180	570740	大家也就能明白它有哪些功能
570740	572280	然后我们在实际使用过程当中
572280	573740	有哪些注意事项
573740	576840	以及我们给它补充了一个非常重要的环节
576840	580980	就是关于Deepstick V4的Codex的视觉方面这样的问题
580980	584020	但是我们的课件的上面这一小节
584020	585480	应该是有一点小问题
585480	588000	因为很多截图感觉没有加载出来
588000	588840	就是这一张
588840	590120	其实很多截图没有加载出来
590120	591880	稍后再给大家更新一个版本
591880	592920	理论上的话
592920	593880	我们最下面
593880	597460	最下面整个的操作的过程当中
597460	599760	应该是每一项的操作
599760	600660	每一项的操作
600660	603840	他们应该都有一个Codex的TY截图的
603840	606380	但是TY截图好像被吃了
606380	610200	导致我们现在这样的整个页面看起来稍微有点点干
610200	611320	这个不着急
611320	612940	我们一会儿把这个截图补充上来
612940	613920	再给大家来看一下
613920	614600	好
614600	618140	那么了解了关于Codex的基本的功能之后
618140	620660	那么接下来我们说还有最后两张的内容
620660	622920	当然这两张内容我会放到下半场来进行讲解
622920	627080	那么一张是我们接下来就需要使用好我们的Codex
627080	632520	来去完成我们当前的数据分析的项目的生成
632520	634580	和我们当前这个数据分析项目
634580	636140	从零到一来进行完整开发
636140	637480	搭建一整个链路了
637480	637720	对不对
637720	638840	那么接下来两张
638840	640320	一张我们是来探讨
640320	643080	关于当代的AI数据分析的开发的一个基本思路
643080	647160	和我们现在当前这个项目完整的技术选行
647160	649900	和一个基本的项目的开发的规划
649900	652520	或者说它的整体的一个项目基本架构
652520	653260	是什么样的
653260	656680	然后我们再考虑如何使用KodX
656680	657960	来进行一步一步的开发
657960	663240	这个是我们今天稍后一会儿我们下半场要来讲解的内容
663240	664700	OK行
664700	669440	那我们今天的上半场的内容差不多到这就全部都结束了
669440	671400	那么接下来我们先稍微休息一下
671400	674720	我也把我刚才这课件里面这个图给大家补充一下
674720	678160	然后同时我还是盯一下我们后台上传的课件有没有传完
678160	680740	然后当然大家现在如果没有领取课件的话
680740	685720	还是这样的可以找我们现在助教老师来领取我们的课程的课件
685720	687700	当然在我们上半场结束之前
687700	689160	还是要打一波广告
689160	690400	OK
690400	691600	大家现在看到的
691600	694040	我们今天可以说讲的比较快的
694040	695220	关于Deep Seek
695220	698500	V4的正式版这样的一个模型
698500	700240	如何能接入Codex里面来
700240	704260	然后去完成对应的agent开发工作
704260	705280	这部分这样的内容
705280	707240	公开课这内容实际上是集选自
707240	710180	我们的2026大模型agent的应用与开发实战课
710180	711600	这样的一门付费课程
711600	712900	当然其实公开课
712900	714380	其实普遍是讲的比较快
714380	716480	其实也是因为我们希望快速的
716480	719160	大家快速的建立整个项目的
719160	720480	全局的这样的认知
720480	722920	然后其中很多具体的一些细节的
722920	723420	技术点
723420	725220	其实我们都没有展开来讲
725220	726960	那么大家如果希望围绕着
726960	728640	大模型agent开发来进行
728640	731280	更加深度完整系统的这样的学习的话
731280	732140	那么欢迎大家
732140	733580	报名由我和沐云老师
733580	734420	还有志杰老师
734420	736280	我们共同开设的agent应用
736280	738280	与开发实战课这样的门付费课程
738280	739140	那么这门课程
739140	741580	总共是一门100个小时以上的
741580	742660	完整体系大课
742660	744900	能够帮大家零基础入门
744900	746760	然后直达目前顶尖大厂的
746760	748780	中高级的岗位能力要求
748780	749960	那么对标的岗位呢
749960	751020	对标的岗位啊
751020	753000	是比如说agent的开发工程师啊
753000	753980	AI开发工程师
753980	756780	包括啊这个AI算法工程师等等等等啊
756780	758660	这类agent顶尖的啊
758660	760180	这样的一个岗位能力要求啊
760180	760800	当然这么课程呢
760800	763040	我们是可以完整的丛林技术啊
763040	764280	开始来进行学习
764280	765300	这么看总共呢
765300	766980	是八个阶段啊
766980	767820	那么啊
767820	769580	最开始我们会帮大家啊
769580	770720	完整的丛林啊
770720	771820	开始来进行一轮
771820	774680	关于现在的大模型的学习
774680	777960	agent的应用和agent的开发的一轮完整的入门
777960	779040	我们会先来讲解
779040	783300	关于整个的agent开发的一些算法的基础
783300	785560	包括一些编程的一些基础
785560	787740	和大模型的基础等等
787740	789540	这个是我们的stage0
789540	792340	会拿来进行一轮系统完整的这样的入门
792340	795040	然后紧接着我们说课程里面的stage1
795040	796280	就是来进一步来讲解
796280	798980	目前主流的基础智能体的上手实战
798980	800160	包括离门槛接入
800160	801560	像Cloud Code Code Codex OpenCloud
801560	802360	Hermers Agent等等
802360	804200	但是我们今天讲的Codex
804200	805560	其实会比较快一点
805560	808320	很多功能就是快速的跟大家讲一下
808320	809200	是什么样的定位
809200	811480	课程里面会跟大家详细完整的
811480	812680	主行代码带来敲
812680	814920	带来今天实现的一整个完整流程
814920	817660	那么同时我们还会介绍非常多的核心功能
817660	820180	就现在我们在使用Agent的智能体的
820180	822300	非常多的核心功能的这样的功能入门
822300	825920	和基础的使用范式和基础的应用实践
825920	827700	好那么紧接着我们说stage2
827700	829660	就会进一步的来探讨关于Skills的
829660	830440	开发和应用实断
830440	831620	当然像Skills
831620	833720	现在基本上是我们所有在进行
833720	835380	agent开发和agent应用过程当中
835380	837040	必不可少的一项非常基础的
837040	837880	这样的功能了
837880	838260	对不对
838260	840040	我们可以讲解Skills基本原理
840040	842340	会讲解Skills从你来进行开发
842340	844680	会来介绍顶尖的Skills的实弹
844680	846400	和Skills的这样的应用场景
846400	847780	还有工业级的实现流程
847780	849580	好那么紧接着我们说第三个阶段
849580	851820	我们进来探讨关于AI全战的开发入门
851820	855780	我们会从完整的一个AI产品的项目入手
855780	858600	来讲解如何做好最一开始的需求调研
858600	860280	如何来完成web design
860280	862040	如何来完成web coding
862040	863460	一整个完整的这样的链路
863460	865920	那么其实现在我们在进行agent开发过程当中
865920	867640	大家应该也能够感受到
867640	870720	其实基本上就是属于一个全站的这样的状态
870720	873200	其实每个人可能很多时候
873200	874920	并不是说开发指管开发的事情
874920	876840	产品经理的指管产品经理的事情
876840	879400	其实很多时候边界并没有那么的清晰
879400	881100	有的时候其实我们在进行开发的时候
881100	882860	最一开始我们需要掌握的能力
882860	884960	其实往往是一个全站开发这样的能力
884960	887540	你要能够从最一开始的产品的功能定位
887540	891820	和需求数理开始来进行操作
891820	896400	然后包括webdesign是完成一些design相关的操作
896400	897500	就比如大家现在看到的
897500	900280	我们这样的一个AI数据分析的这样的系统
900280	902860	实际上里面就有非常多的webdesign的
902860	904140	这样的工作在里边
904140	906260	因为一看AI数据分析系统很明显
906260	908820	它就不是人工design出来的
908820	909220	对不对
909220	910800	它是webdesign出来的
910800	912000	它是AIdesign出来的
912000	915180	所以这个实际上是需要我们来进行系统的学习的
915180	916100	然后接下来webcoding
916100	919300	来具体的使用AI工具的去完成对应的这样的开发工作
919300	919700	好
919700	922620	那么有了掌握了基本的这个全战技能之后
922620	925560	其实我们就算是能够完整的入门
925560	927320	能够去完成一些agent开发了
927320	928700	但是只有这些能力
928700	929780	我们说可能还不够
929780	933140	你可能还需要更进一步的去完成一些
933140	936880	去学习一些更加进阶的这样的agent开发这个技能
936880	941240	你才能够去完成一些更加具体工业化场景下的agent开发
941240	943220	那么具体的要掌握哪一些技能呢
943220	945580	可能就包括一些基础开发框架
945580	946940	包括这个REG框架
946940	948880	包括我们说运行时框架
948880	949760	包括Harness框架
949760	952480	还有一些额外一些工程化的一些技巧和能力
952480	953860	比如说都工具的管理
953860	955020	比如说这个AgenticREG
955020	956080	比如说这记忆管理
956080	957000	比如说驾驭工程
957000	957800	上下文工程
957800	959420	多智能体系作协作等等等等
959420	961600	这些实际上属于我们个人的
961600	962840	更加进阶这样的能力
962840	963940	好那么再往下
963940	964760	我们说第五个阶段
964760	965960	OK我们会进入来讲解
965960	968100	关于Agent部署上线和运维优化
968100	968900	相关的这个内容
968900	969860	那么Agent开发完了
969860	971360	那么其实这个事情还没有完
971360	971680	对不对
971680	973540	你还需要未来考虑持续不断的
973540	980160	你当前agent长期的部署 运维 监控 性能优化 评估等等
980160	981740	一整个完整的这样的链路
981740	985300	所以在第五个阶段我们进一步来探讨关于整个
985721	996721	所以在第5個階段我們進步來探討關於整個Agent的部署上限的一些基本理論,它的部署上限完整流程,包括容器化編排,包括長期的追蹤和運維和你當前Agent本身的這樣的性能的評估和優化。
996721	999721	好 那么再往下我们第六个阶段就是webcoding进阶了
999721	1001441	那么有了更强能力之后
1001441	1005181	那么接下来我们说webcoding AI编程的能力也需要更强一些
1005181	1007681	当然我们现在今天跟大家讲解的这个项目
1007681	1008641	相对来说还比较简单
1008641	1010221	我们主要是通过一轮一轮的提示
1010221	1013301	然后沉淀沉淀了一些agent和沉淀了一些skill
1013301	1014841	共同来完成这样的项目的开发
1014841	1018081	但实际上我们说对于顶尖的一些更加复杂的
1018081	1019341	AI编程的这样的场景下
1019341	1020381	你可能还需要去学习
1020381	1021461	比如说文档驱动开发
1021461	1022941	需要去学习agent的自制循环
1022941	1024821	需要学习多智能体协同
1024821	1026561	需要学习AI自动化任务等等
1026561	1028541	这四个非常核心的议题
1028541	1030461	才能够更快速的用好AI
1030461	1032061	通过AI这样的杠杆
1032061	1033921	去更快速的放大你的核心能力
1033921	1034941	好 那么再往下
1034941	1035721	我们说最后一个阶段
1035721	1037561	就是40架工业项目开发实战了
1037561	1038561	是的 我们课程里面
1038561	1039781	其实有非常多的
1039781	1041401	能够覆盖现在一些看到的
1041401	1042421	比如说AI数字员工
1042421	1042981	法律
1042981	1044461	自媒体运营
1044461	1045081	AI编程
1045081	1045721	通用智能体
1045721	1046221	智能客服
1046221	1046681	数据分析
1046681	1047921	金融等各个领域的
1047921	1050221	全链路的这样的一个项目
1050221	1056441	全链路的这样一些项目
1056441	1058521	当然其实这一些项目
1058521	1061661	现在在我们团队的官网的agent playground
1061661	1062441	这个页面里面
1062441	1064941	其实能看到其中很多的项目
1064941	1068241	那么我们其实也是为了能够让大家更加清楚的看到
1068241	1069301	未来我们学习完了之后
1069301	1070661	能够获得什么样的成果
1070661	1073661	所以我们这里实际上是把很多的项目
1073661	1077601	都放到了我们公司官网的页面里面来
1077601	1080381	给大家来进行一个在线的这样的体验
1080381	1082101	比如说我们这里随便看一个
1082101	1085101	比如说内容运营的这样的agent
1085101	1085481	对不对
1085481	1086761	然后你可以直接点进去
1086761	1090781	就能看到我们当前的这样内容运营的agent
1090781	1092361	它是如何来进行运行的
1092361	1094901	当然我们上面其实现在是已经加载了一些
1094901	1096221	这个moc的数据
1096221	1099161	能够大家看到直接最后的这样的运行的这样的效果
1099161	1101361	然后实际我们在进行运行的过程当时
1101361	1103001	实际大家暴露明我们看成之后
1103001	1106481	所有的我们现在的这一系列的agent
1106481	1108521	都是可以本地来进行部署
1108521	1111321	然后来进行一个实时的这样的运行
1111321	1113761	导入自己的数据来进行运行
1113761	1114841	尝试探索
1114841	1117321	包括我们的项目的迁移等等
1117321	1119941	都是可以完整的来进行实现的
1119941	1121401	那么我们现在课程里面项目
1121401	1123961	实际上总共是这么四个类型的项目
1123961	1126061	第一个是敏捷型的agent开发
1126061	1127441	也是使用现在的open cloud
1127441	1130541	或者hermers agent快速去完成一些简易
1130541	1133341	快速去完成一些非常垂育的agent开发
1133341	1136001	比如说飞速的智能助理
1136001	1138381	比如说AI运维和SRE的智能助手
1138381	1140561	包括ASU运营的员工
1140561	1141901	AI图问工厂等等
1141901	1144281	相关的一些这样的一个agent开发
1144281	1146741	那么同时接下来我们说第二类的案例
1146741	1149281	是顶尖agent一个私有化的1比1
1149281	1151441	全功能的复刻和本地部署
1151441	1153401	比如说我们会复刻像OpenCloud
1153401	1154501	像Hermers Agent
1154501	1155321	像Cloud Code
1155321	1156121	像GBring
1156121	1157121	像Memory Link等等
1157121	1159801	那么像这一系列的顶尖的agent
1159801	1161041	我们在进复刻了之后
1161041	1163221	其实是能够来进行一个定制化开发
1163221	1164621	第二个也能更好去适配
1164621	1167081	你当前企业里面高并发这样的场景
1167081	1169121	然后同时我们是第三类的这个项目
1169121	1170741	就是工业级的agent项目组
1170741	1173101	包括工业级知识库的项目组
1173101	1175781	包括各个业务流程复刻项目组
1175781	1178301	包括多智能体编排的这个项目组等等
1178301	1180081	也是可以来进行开发的
1180081	1181521	那么同时我们是part4
1181521	1186101	还有4项旗舰的百万用户级的agent项目开发实战
1186101	1189341	分别是编译室的REG企业级知识工厂
1189341	1190901	然后企业AXF中台
1190901	1192201	然后是OPC
1192201	1194481	这个一人公司的数据员工团队
1194481	1195581	和数据分析智能体
1195581	1197221	总共是有这么四项
1197221	1199281	百万用户级的这样的agent开发实战
1199281	1201521	那么总共我们说这四个模块
1201521	1203241	下面总共是有四十多个
1203241	1204361	不同类型的这样的agent
1204361	1206481	那么其中我们在我们的公司官网里面
1206481	1208481	实际上是上线了其中的二十多个
1208481	1209341	不同类型的agent
1209341	1213541	供大家来进行一个在线的查看实操
1213541	1215421	然后也能够体验的
1215421	1218021	现在我们整个的项目
1218021	1218921	最后做完了之后
1218921	1220421	是一个什么样的成果
1220421	1221741	那么其实也是因为现在
1221741	1224921	我们说很多的一些团队的
1224921	1227381	这个项目实际上是牛鬼蛇神
1227381	1228081	什么样都有
1228081	1228741	能不能解决
1228741	1229881	能不能具体解决问题
1229881	1231621	然后它到底有什么样性能
1231621	1232501	其实不一定的
1232501	1234641	但是我们实际上是希望给大家展示
1234641	1238001	我们具体的这个项目的核心这样的功能
1238001	1239061	跟它运行这样的效果
1239061	1239761	能够大家看到
1239761	1240981	我们最后学完了之后
1240981	1242701	能够达到什么样的这样的level
1242701	1244461	实际上像这样的一系列案例
1244461	1245801	每一个这个案例
1245801	1248081	我们说如果你能够完整的学完
1248081	1248541	对不对
1248541	1250361	那么这个思想
1250361	1251901	接下来如果你是想来进行秋招
1251901	1252601	或找工作的话
1252601	1253821	随便写几个方案简历里面
1253821	1255061	其实都会有非常好的
1255061	1256141	这样的一个效果
1256141	1256741	那么所有案例
1256741	1258361	也都是我们团队自研的
1258361	1259481	这样的一些案例
1259481	1260761	大家拿到手之后
1260761	1262041	也都是读一份
1262041	1263761	OK行
1263761	1264621	那么这案例实际上
1264621	1265361	大家都是可以
1265361	1267281	在我们官网上来进行一个查看
1267281	1268921	和来进行一个体验的
1268921	1270461	那么除此之外
1270461	1271501	我们说其实
1271501	1273121	我们今天晚上这个直播
1273121	1275361	是我们38期的课程的
1275361	1276381	可以说最后一场
1276381	1278201	公开课的这样的直播了
1278201	1279501	那么很快
1279501	1281501	我们38期就会全部的
1281501	1282601	应该是在今天晚上
1282601	1285121	我们38期就会完整的这样的封班
1285121	1287881	然后在我们38期的课程里边
1287881	1291341	实际上是给大家提供了非常独特的一项的服务
1291341	1292881	就是大家现在这里面看到的
1292881	1295381	这个复范Agent或者叫AI9000老师
1295381	1296981	那么大家听这个名字也就知道
1296981	1297301	对不对
1297301	1299201	那么这个Agent实际上是我们团队
1299201	1301181	把我们过去所有的开发经验
1301181	1303381	和我们的100万字的课件
1303381	1305541	全部来进行了一个蒸流
1305541	1307721	然后蒸流到一个Agent的里面去
1307721	1310741	然后大家现在看到的是当前这个agent完整的
1310741	1311321	sorry
1311321	1313381	完整的这个知识大脑
1313381	1314941	然后里面有所有的
1314941	1317021	现在我们agent开发所涉及到的
1317021	1320161	全部的这样的一个agent开发的知识点
1320161	1321581	和相关的这样的内容
1321581	1324421	那么我们当前的agent到底有什么用呢
1324421	1326481	当然一个是可以辅助大家来进行学习
1326481	1329461	另外一个也可以辅助大家来完成更高效率的agent开发
1329461	1330741	那么在这个agent里面
1330741	1333521	我们实际上是蒸留了现在老师们所有的
1333521	1335761	开发这样的经验技巧和对应的
1335761	1338521	不同类型的开发工具开发框架
1338521	1340901	所有的这样的知识体系共同汇聚成
1340901	1342821	我们现在当前复发agent的知识大脑
1342821	1345761	然后同时我们这里也陆续给大家集成了
1345761	1348381	400多个不同类型的这样的agent覆盖
1348381	1349441	就比如说工程规范
1349441	1350061	multi agent
1350061	1350741	部署运维
1350741	1351381	AI编程
1351381	1351981	RAG
1351981	1352921	模型微调等等等等
1352921	1355681	各个不同领域的这样一些skill
1355681	1356601	给到大家
1356601	1359681	让大家能够更加快速的能去完成
1359681	1362241	一系列的agent开发
1362241	1363301	那么对于这一系列
1363301	1365121	我们给大家提炼好的skill
1365121	1366641	实际上大家是可以直接
1366641	1367721	切断到本地
1367721	1368981	或者装到本地的cloud code
1368981	1370241	或者装到本地的codex
1370241	1371221	当然你也可以直接
1371221	1373961	在我们在线的平台来进行运行
1373961	1374441	也是可以的
1374441	1375981	我们在线也给大家集成了一个
1375981	1377381	完整的TY
1377381	1379541	或者是说agent的运行时的
1379541	1381121	这样的框架和环境
1381121	1382761	大家就可以直接在这里面
1382761	1384421	来进行一个skills
1384421	1388101	读取和来进行一个实时的运行
1388101	1389901	这个是我们给大家提供的
1389901	1391881	完整的知识大脑和对应的skill
1391881	1393121	那么有了这些内容之后
1393121	1393941	我们同时
1393941	1396041	我们还给大家提供了完整的
1396041	1398321	所有的我们当前agent开发课程里面
1398321	1400721	所有这些项目的一键迁移的
1400721	1403841	像模板和本地部署的项目的完整链路
1403841	1405201	也就是说借助我们的复发agent
1405201	1407281	实际上你是可以一键就完成
1407281	1409541	我们当前的项目的迁移
1409541	1411581	或者来进行当前项目的二次开发
1411581	1414121	其实都是完全没有问题的
1414121	1415301	大家能看到现在实际上
1415301	1416601	它就是可以围绕我们现在的
1416601	1418501	所有的项目当中的任意一个项目
1418501	1420301	来进行本地的迁移
1420301	1421921	环境搭建二次开发
1421921	1423741	那么之前有很多同学会说
1423741	1424921	我们课程里面项目很多
1424921	1426721	然后担心学习的过程当中
1426721	1427501	可能会学不完
1427501	1428021	对不对
1428021	1430961	或者说他可能现在想迅速的去完成
1430961	1432601	某个项目的这样的一个部署上线
1432601	1433201	这样的工作
1433201	1434401	那现在我们说
1434401	1435461	其实你借助我们的复发agent
1435461	1437521	实际上就能够非常快速的来去完成
1437521	1439261	对应的这一系列的
1439261	1441381	所有的这个项目的安装部署
1441381	1443081	迁移所有的这样的这些工作
1443081	1445341	当然由于我们复发agent是集合了
1445341	1446561	我们团队所有的
1446561	1448161	过去一段时间的开发经验
1448161	1449161	和对应的这个skill
1449161	1450441	所以你也是可以
1450441	1452221	在我们的复发agent里边
1452221	1454061	直接来进行一个
1454061	1455301	这个agent开发
1455301	1456281	也是完全没有问题
1456281	1457481	我们的复卖agent实际上
1457481	1459141	是有一整套完整的
1459141	1460361	这样的运行终端的
1460361	1461101	你是可以直接
1461101	1463281	在我们的运行终端里面
1463281	1465621	来进行一个最终极的
1466621	1470321	可以非常快速的去完成一系列agent開發這樣的工作。
1470321	1476121	然後同時你在進行開發的過程當中也是能夠調用我們當前agent的裡面所有的技能和知識庫,
1476121	1478841	帮你更加快速的去完成你企业级的
1478841	1480521	agent的开发的应用落地
1480521	1482581	当然对于这个复发agent来说
1482581	1484321	我们说它的功能其实非常丰富
1484321	1486381	那这个agent实际上是单独
1486381	1488181	给我们38期的学员提供的
1488181	1490201	一项特殊的一个福利
1490201	1493361	那么也是因为我们复发agent是首期推出
1493361	1495101	也是我们的38期课程
1495101	1497241	第一次推出的这样的特殊的这样的服务
1497241	1499641	所以也就只有我们的首期
1499641	1501121	是免费的这样的状态
1501121	1502941	那么对于像复发agent来说
1502941	1505201	当然它其实并不属于完整意义上的
1505201	1506421	我们课程的这样的产品
1506421	1508301	但是我们也是觉得说
1508301	1509781	这样的一个东西
1509781	1511361	这样的agent能够更加好的
1511361	1512101	帮助到大家
1512101	1514061	未来的学习和工作
1514061	1514921	所以老师们其实
1514921	1516181	投入很长时间来进行研发
1516181	1517641	那么首期我们的复发agent
1517641	1518821	是完全免费的
1518821	1519821	那么到39期的话
1519821	1520901	接下来我们可能就是
1520901	1522821	每一期是按期来进行
1522821	1524141	额外的收费了
1524141	1525041	我们是1000块钱
1525041	1526181	一期的这样的定价
1526181	1527401	所以大家现在
1527401	1529121	如果对我们agent开发课程
1529121	1529721	感兴趣的话
1529721	1531301	那么报名我们的38期
1531301	1532581	其实仍然还是可以免费
1532581	1534221	获得我们的复发agent
1534221	1535521	这样的一个专属福利的
1535521	1539361	并且我们38期是今天晚上就全部封班了
1539361	1543401	所以大家如果对我们的课程感兴趣的话
1543401	1544781	那么今天晚上购买38期
1544781	1546661	就是我们最后的时间了
1546661	1550241	同时因为我们38期今天晚上就会全部的封班结束
1550241	1553241	那么明天我们39期新班就会上线
1553241	1555741	所以大家现在如果报名我们38期的同学
1555741	1557221	还可以获得买一赠一
1557221	1560961	而就是说能够获得赠送第39期的
1560961	1562721	全部的新增内容的
1562721	1564381	这样特殊的福利
1564381	1567581	所以今天大家报名肯定是非常划算的
1567581	1568621	这样的一个状态
1568621	1569701	那么到39期之后
1569701	1572381	首先我们的复发agent肯定是要收费了
1572381	1575181	然后同时我们的课程定价也会有所调整
1575181	1575981	那么大家接下来
1575981	1579641	如果比如说大家要进行秋招的这样的冲刺
1579641	1581821	或者接下来是要来围绕agent开发
1581821	1583801	来进行企业工业级的这样的落地的话
1583801	1585281	那么也欢迎大家抓紧时间
1585281	1587421	扫描现在屏幕当中二维码添加我们的助教老师
1587421	1588621	然后回复大模型
1588621	1591141	就能看到我们今天晚上即将封班的
1591141	1594141	38期课程的最后的特价
1594141	1597341	这样的名额和我们现在这门课程
1597341	1599641	完整的课程大纲和对应的课程介绍
1599641	1603021	和每一个内容模块的功能介绍
1603021	1604841	当然现在我们38期的内容
1604841	1606401	基本上是都已经上线了
1606401	1608421	然后我们复发agent也是大家报名完之后
1608421	1610881	就可以直接领取到来进行一个使用了
1610881	1613261	那么我们团队其实也是
1613261	1615481	总共是开课6年的时间
1615481	1618401	现在在我们课程平台上也有2万多节的课程
1618401	1619921	然后我们有7万多名学员
1619921	1621641	参与到我们课程学习当中来
1621641	1623901	那么我们的课程应该是页面上
1623901	1625661	市面上在这个为数不多的
1625661	1627881	大家看到其实一直专注于来讲解
1627881	1630761	大模型AI技术的这样的一个团队了
1630761	1634021	那么38期确实是我们今年以来
1634021	1635341	最大的一轮的内容
1635341	1636641	这样的改版和迭代
1636641	1639141	那么确实今天晚上也是最后的
1639141	1641121	38期的课程
1641121	1642181	曝明的这样的时间
1642181	1644321	所以大家如果对我们课程感兴趣
1644321	1645021	换一下扫描
1645021	1645821	现在屏幕当中二位码
1645821	1647521	添加我们志愿老师来进行咨询
1647521	1648761	当然我们说除了
1648761	1650601	我们现在大模型agent开发实战课之外
1650601	1651561	我们说还有一门课程
1651561	1652481	还有三门课程
1652481	1655481	分别是沐浴老师讲解的AI编程实战课
1655481	1656901	和我来讲解的open cloud
1656901	1658241	智能体应用实战课
1658241	1660461	和大模型原理跟训练实战课
1660461	1663841	这三门课程分别覆盖三个不同类型的细分的方向
1663841	1665801	比如说AI编程课主要是来讲
1665801	1667361	通用领域下的AI编程的
1667361	1669241	那么open cloud智能体应用实战课
1669241	1670721	主要是来介绍open cloud的
1670721	1673481	怎么样使open cloud来围绕具体不同的场景
1673481	1674681	来完成agent开发
1674681	1677061	那么同时大模型原理跟训练实战课
1677061	1679521	这门课程主要是会讲解
1679521	1681561	比如说底层的Transformer这个原理
1681561	1682281	开始来进行讲解
1682281	1685261	一路讲解到现在的顶尖模型的训练的
1685261	1687781	这样的一些流程和模型的后训练
1687781	1693481	包括强化学训练和agentic强化学训练
1693481	1694801	相关的一些内容
1694801	1695641	OK 好
1695641	1696881	不管大家对哪门课程感兴趣
1696881	1698261	都可以扫描现在屏幕当中二维码
1698261	1700341	听讲我们治疗老师来进行咨询
1700341	1703181	好 那我们今天的公开课的上半场内容
1703181	1704561	到这就全部都结束了
1704561	1705741	我们先稍稍休息一下
1705741	1707621	然后再开始今天下半场的内容