0:00.000–0:09.000
zh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。
0:09.000–0:25.000
zh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。
0:25.000–0:25.440
zh对吧
0:25.440–0:28.240
zh所以我们当我们现在的这个小型的这个任务呢
0:28.240–0:30.020
zh是给我们当前的DeepSeek
0:30.020–0:31.820
zh给它加上一个视觉这样的能力
0:31.820–0:34.600
zh那么我们当前当时的现在的这个DeepSeek呢
0:34.600–0:36.260
zh实际上在进行运行的过程当中啊
0:36.260–0:37.920
zh它呢实际上是能够啊
0:37.920–0:40.500
zh跟我们的Kodaks进行很好的这样的响应啊
0:40.500–0:43.180
zh然后呢完成各式各样的这个交互的工作的啊
0:43.180–0:44.960
zh但是呢由于它现在啊
0:44.960–0:45.760
zh并没有视觉能力
0:45.760–0:48.400
zh所以呢会导致它在实际进行开发的过程当中啊
0:48.400–0:50.860
zh经常会遇到很多的这个问题啊
0:50.860–0:53.180
zh我们现在在进行很多项目开发的这个时候
0:53.180–0:55.280
zh其实都会有这样的功能
0:55.280–0:56.500
zh就是让它运行的过程当中
0:56.500–0:59.840
zh去结一个我们当前前端的这样的图片
0:59.840–1:00.180
zh对不对
1:00.180–1:02.200
zh然后看一下我们当前前端
1:02.200–1:03.380
zh它是长什么样
1:03.380–1:05.840
zh然后有什么地方需要来进行一个调整
1:05.840–1:08.020
zh然后再反过头去优化
1:08.020–1:10.280
zh我们说原始的这样的图片
1:10.280–1:11.020
zh这样的效果
1:11.020–1:11.400
zh对不对
1:11.400–1:12.740
zh然后再来进行开发
1:12.740–1:13.720
zh但是由于现在
1:13.720–1:16.440
zhDeepseek V4这个模型本身没有视觉这样的能力
1:16.440–1:18.000
zh所以我们可能需要考虑
1:18.000–1:19.600
zh怎么样把视视觉这个能力
1:19.600–1:21.620
zh加入到当前Codex的体系里面来
1:21.620–1:23.480
zh然后才能够很好的去知道
1:23.480–1:23.980
zh对不对
1:23.980–1:25.720
zh整个的一些开发的这样的工作
1:25.720–1:27.480
zh所以这里面我们采用的方案
1:27.480–1:28.680
zh是使用千万3.8max
1:28.680–1:32.720
zh来作为它的视觉的这样的能力的补充
1:32.720–1:36.380
zh然后通过MCP这样的方式来进行调用
1:36.380–1:39.260
zh这里面其实有一整套完整的这样的代码
1:39.260–1:41.240
zh然后这里面很多代码
1:41.240–1:42.740
zh我们就不一一展开来说了
1:42.740–1:43.740
zh但大家需要知道的是
1:43.740–1:45.140
zh这里我们采用的解决方案
1:45.140–1:46.120
zh这也是我们之后
1:46.120–1:48.020
zh课程在进行开发的过程当中
1:48.020–1:49.960
zh非常核心的解决方案
1:49.960–1:52.520
zh就是我们这里是给它设置了一个
1:52.520–1:54.340
zhMCP的这样的服务和工具
1:54.340–1:57.100
zh让它之后在实际运行的过程当中
1:57.100–1:59.760
zh一旦出现了一些视觉方面的任务
1:59.760–2:01.820
zh就去使用我们当前的
2:01.820–2:03.740
zh这个MCP这样的工具
2:03.740–2:06.060
zh然后给我们Chem3 Max
2:06.060–2:08.560
zh来进行一个输入
2:08.560–2:09.840
zh然后让我们Chem3 Max
2:09.840–2:11.240
zh给出一个反馈
2:11.240–2:13.780
zh然后最后来进行一个灵活的调整
2:13.780–2:14.420
zh是这么一回事
2:14.420–2:16.040
zh所以我们这些实际上相当于是在
2:16.040–2:18.560
zh本地是完整的搭建了一个
2:18.560–2:20.900
zh这个mcp的独立的这样的服务
2:20.900–2:25.160
zh来让现在整个的视觉的需求
2:25.160–2:27.320
zh能够直接转交给我们当前的
2:27.320–2:29.120
zh前五三点八max这样的模型
2:29.120–2:29.980
zh来进行视觉识别
2:29.980–2:31.900
zh当然其实这里面你转交给
2:31.900–2:33.540
zh前五三点八来进行视觉识别也可以
2:33.540–2:36.380
zh或者你也可以转交给任意的一些开源模型
2:36.380–2:38.060
zh或者其他的一些模型
2:38.060–2:40.040
zh来进行视觉识别也都ok
2:40.040–2:41.820
zh这里面的最后是给大家看到
2:41.820–2:44.200
zh我们现在做的一个小型的这样的项目
2:44.200–2:47.580
zh上面其实有完整的运行的指令
2:47.580–2:48.740
zh和运行这样代码
2:48.740–2:50.560
zh然后最后能看出来的
2:50.560–2:52.140
zh完整的运行这个效果
2:52.140–2:52.800
zh实际上就是
2:52.800–2:53.740
zh现在先让
2:53.740–2:55.460
zh现在的DeepseekV4 Flash
2:55.460–2:56.660
zh做了一个网页
2:56.660–2:57.900
zh这个网页实际上
2:57.900–3:00.260
zh是一个围绕某一个项目的
3:00.260–3:01.020
zh这样的一个
3:01.020–3:03.060
zh目前项目开发进度的一个表
3:03.060–3:04.540
zh这样的一个网页
3:04.540–3:05.300
zh那么这个网页
3:05.300–3:05.780
zh你会发现
3:05.780–3:07.300
zh其实视觉效果还可以
3:07.300–3:08.000
zh做的还不错
3:08.000–3:08.880
zh然后做完之后
3:08.880–3:10.500
zh这里面我们又进行了一版
3:10.500–3:12.180
zh移动端的适配
3:12.180–3:13.600
zh和移动端的运行
3:13.600–3:14.860
zh然后你会发现
3:14.860–3:16.640
zh移动端有些问题
3:16.640–3:16.940
zh对不对
3:16.940–3:19.040
zh它整个的视觉效果就会有一些问题
3:19.040–3:20.220
zh所以我们这里
3:20.220–3:22.580
zh接下来我们就把截图
3:22.580–3:24.240
zh直接来进行一个输入
3:24.240–3:25.180
zh然后结构化
3:25.180–3:28.220
zh输入我们当前的这样的一个审查的目标
3:28.220–3:28.820
zh对不对
3:28.820–3:32.500
zh然后直接把我们当前这样的问题上报
3:32.500–3:33.900
zh然后通过我们的Codex
3:33.900–3:37.200
zh来去调用远程的MCP这样的服务
3:37.200–3:39.000
zh调用远程的千文3.8max
3:39.000–3:41.380
zh的视觉这样的服务
3:41.380–3:44.900
zh然后来进行一个完整的响应和读取
3:44.900–3:46.400
zh这里面说我们整个
3:46.400–3:48.640
zh它基本的一个运行这样的状态
3:48.640–3:51.340
zh生成完了一个配置之后
3:51.340–3:53.900
zh我们这里就有一个简单的配置这样的brief
3:53.900–3:56.580
zh然后让千万三.8来进行读取
3:56.580–3:57.220
zh读取完了之后
3:57.220–4:00.740
zh它能返回一个当前配置的反馈的结果
4:00.740–4:02.460
zh那么接下来继续使用
4:02.460–4:05.160
zh这codex的搭配我们Deepseek vs Flash
4:05.160–4:06.720
zh直接来进行一个改版
4:06.720–4:09.240
zh那么直接二轮来进行改版了之后
4:09.240–4:11.220
zh那么实际上它是改版了很多的内容
4:11.220–4:12.640
zh具体的提示词大家也可以看
4:12.640–4:14.440
zh我们文本里的内容
4:14.440–4:15.060
zh然后最后呢
4:15.060–4:18.260
zh他就围绕我们刚才这个问题来进行一轮修复
4:18.260–4:19.280
zh修复完了之后呢
4:19.280–4:21.720
zh你会发现他的刚刚我们看到的移动端
4:21.720–4:22.740
zh部分版面
4:22.740–4:26.300
zh他的内容发生一些平移
4:26.300–4:27.680
zh之后这个问题就被修复了
4:27.680–4:30.540
zh这个其实是一个非常简单的一个问题
4:30.540–4:32.420
zh当然最后还有一个验收的过程
4:32.420–4:35.300
zh这个其实是一个非常简单的一个问题
4:35.300–4:36.000
zh然后呢
4:36.000–4:38.240
zh基本上我们用他来进行测试
4:38.240–4:39.320
zh总共也就两条命令
4:39.320–4:39.760
zh一个呢
4:39.760–4:42.300
zh是让他先去完成当前的这样的一个
4:42.300–4:46.480
zh当前对应的网页的创建
4:46.480–4:47.400
zh然后创建完了之后
4:47.400–4:48.640
zh那么接下来我们跟他说
4:48.640–4:49.560
zh网页创建
4:49.560–4:53.080
zh让他来进行一轮视觉审查
4:53.080–4:54.980
zh然后同时由于我们现在是使用
4:54.980–4:57.020
zhmcp的这样的服务
4:57.020–4:59.640
zh所以它其实是一个本地的
4:59.640–5:01.580
zh一个mcp的sse的服务
5:01.580–5:03.360
zh然后mcp的服务
5:03.360–5:06.460
zh尽管它是一个单独的mcp的服务
5:06.460–5:09.180
zh但是实际上它是一个本地大模型的
5:09.180–5:10.240
zh一个响应的过程
5:10.240–5:11.580
zh内部我们其实是有脚本
5:11.580–5:16.580
zh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
5:16.580–5:18.920
zh直接来进行读取
5:18.920–5:21.300
zh然后直接给出最后的反馈这样的结果
5:21.300–5:25.540
zh当然其实你如果你是使用本地的千万三点八
5:25.540–5:27.500
zh你是使用千万三点八模型的API
5:27.500–5:29.360
zh直接来进行运行其实也是可以的
5:29.360–5:31.240
zh也就是说如果对于你当前的Codex来说
5:31.240–5:35.840
zh如果你现在的Codex本身也是比如说直接接入千万三点八
5:35.840–5:36.780
zh它本身就有视觉能力
5:36.780–5:40.380
zh或者是让我们上一场更坏课直接接入KimiK3这个模型
5:40.380–5:41.520
zh本身就有视觉能力的话
5:41.520–5:45.520
zh那么它其实也是可以直接来去完成对内容审查的
5:45.520–5:46.580
zh这个其实没问题
5:46.580–5:48.180
zh你就不需要有这个mcp这样的工具了
5:48.180–5:49.980
zh但是对于deep seek来说
5:49.980–5:51.060
zh确实它没有视觉这个能力
5:51.060–5:54.420
zh所以你得有一个负责视觉审查的mcp工具在这
5:54.420–5:56.620
zh当然如果你的签用3.8这个比较麻烦
5:56.620–5:58.440
zh或者本身它的定价比较高的话
5:58.440–6:01.500
zh你也可以就比如说直接给它做一个
6:01.500–6:03.420
zh本地部署一个简单的
6:03.420–6:05.500
zh它拥有视觉能力的这样的模型
6:05.500–6:07.760
zh其实也是能够帮你审查出一些问题的
6:07.760–6:10.720
zh因为其实对于像deep seek v4 flash这种模型来说
6:10.720–6:12.220
zh由于它本身指令跟随眼能力很强
6:12.220–6:14.460
zh所以你其实并不需要非常精准的跟他说
6:14.460–6:16.580
zh你这里123455个地方有问题
6:16.580–6:17.620
zh然后让他来进行修改
6:17.620–6:18.280
zh其实也不需要
6:18.280–6:21.560
zh他其实是能够直接指出大概的问题
6:21.560–6:24.160
zh他就会围绕这些问题来进行深度的探讨
6:24.160–6:25.260
zh检查跟修改
6:25.260–6:26.720
zh所以这个其实没有什么问题
6:26.720–6:28.080
zh当然下面我们这里还给大家
6:28.080–6:29.780
zh还给了大家一套Seguus
6:29.780–6:32.060
zhSeguus就是非常灵活的
6:32.060–6:35.780
zh一旦触发了当前的视觉审查这样的任务
6:35.780–6:37.720
zh他就调用对应的MCP的工具
6:37.720–6:38.080
zh对不对
6:38.080–6:41.680
zh来进行完整的执行
6:41.680–6:43.080
zh当然这个skill
6:43.080–6:44.540
zh其实相对来说会有点点复杂
6:44.540–6:47.900
zh我们这里是总共是有规范好的输入
6:47.900–6:49.140
zh然后工具合同
6:49.140–6:49.900
zh执行步骤
6:49.900–6:51.080
zh失败边界的审查
6:51.080–6:51.820
zh跟输出的收敛
6:51.820–6:54.260
zh因为这里其实它会设置到多轮的调整
6:54.260–6:56.240
zh就比如说我们对于当前某个页面来说
6:56.240–6:58.160
zh其实它的视觉验收
6:58.160–6:59.740
zh应该是它必备的一个环节
6:59.740–7:01.400
zh但是并不代表每次修改完了之后
7:01.400–7:03.200
zh它的视觉验收都能够通过
7:03.200–7:05.100
zh所以这里面才会有
7:05.100–7:07.040
zh关于说它多轮的调整收敛的
7:07.040–7:08.100
zh这样的一个问题
7:08.100–7:09.020
zh总之就是
7:09.020–7:10.860
zh我们当上面这个skill
7:10.860–7:12.240
zh搭配着我们刚刚也大家好的
7:12.240–7:12.660
zh这MCP
7:12.660–7:13.540
zh他做的这个事情
7:13.540–7:14.600
zh是我们现在
7:14.600–7:16.120
zh先每次开发完了之后
7:16.120–7:17.300
zh接下来我们就用PlayerWrite
7:17.300–7:18.000
zh来进行截图
7:18.000–7:18.720
zh截图完了之后
7:18.720–7:20.020
zh有一个具体的哈希值
7:20.020–7:21.520
zh然后跟我们说
7:21.520–7:23.240
zh现在就已经有了一个
7:23.240–7:24.860
zh基本的需要来进行视觉审核
7:24.860–7:25.500
zh这样的输入了
7:25.500–7:26.520
zh然后接下来
7:26.520–7:27.700
zh有一个工具可通
7:27.700–7:28.520
zh工具可通的实际上
7:28.520–7:29.840
zh就是把我们现在
7:29.840–7:30.940
zh对应的需要审查
7:30.940–7:31.560
zh这个内容
7:31.560–7:32.260
zh图片
7:32.260–7:33.960
zh然后室口和业务目标
7:33.960–7:34.540
zh审查维度
7:34.540–7:35.480
zh放到同一个请求
7:35.480–7:39.240
zh然后交给我们外部的MCP工具来进行一个执行
7:39.240–7:40.800
zh然后接下来执行步骤
7:40.800–7:44.820
zh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
7:44.820–7:47.840
zh目标和原码 截图 审查 等等等等
7:47.840–7:50.360
zh然后定义好我们现在失败具体的这样的
7:50.360–7:53.400
zh我们现在出现了这样的问题
7:53.400–7:55.220
zh以及外部工具在进行调用的过程当中
7:55.220–7:57.400
zhMCP在进行调用的过程当中如果出现了问题
7:57.400–8:00.100
zh它是怎么样记录它自己当前运行的这样的问题
8:00.100–8:07.700
zh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。
8:07.700–8:11.080
zh然后同时它还有非常详细的输出跟收敛
8:11.080–8:12.020
zh然后所谓输出跟收敛
8:12.020–8:15.160
zh指的是它会不断的去铲除我们上面的
8:15.160–8:17.060
zh需要进行视觉输入这样的内容
8:17.060–8:18.920
zh就每次运行完之后都会再解词图
8:18.920–8:20.880
zh然后去看看现在有没有变化
8:20.880–8:22.380
zh然后再让外部审核一次
8:22.380–8:24.140
zh然后如果有问题就再改
8:24.140–8:25.160
zh如果没有问题最后就收敛
8:25.160–8:25.820
zh真的没回事
8:25.820–8:28.400
zh所以这个实际上是一个完整的skill
8:28.400–8:30.020
zh这个skill也是我们接下来
8:30.020–8:34.700
zh非常重要的一个需要去运行的skill了
8:34.700–8:36.560
zh需要去使用的一个skill
8:36.560–8:38.540
zh因为在我们未来的项目开发里面
8:38.540–8:41.480
zh其实会反复用到非常多的
8:41.480–8:42.380
zh不是非常多
8:42.380–8:45.000
zh就是每次运行其实都会涉及到对应的
8:45.000–8:48.020
zh这个skill的对应的视觉能力的这样的审查
8:48.020–8:50.400
zh所以这个skill在我们课程里面也是有的
8:50.400–8:54.220
zh包括它背后一整套的这样的一些工具
8:54.220–8:56.320
zh其实在我们的课程里面都是有
8:56.320–8:58.340
zh就上面我们其实非常快的给大家看了一下
8:58.340–9:00.000
zh有很多的一些脚本
9:00.000–9:01.520
zh但是这上面的每一个脚本
9:01.520–9:03.540
zh其实我们都没有把它打开来
9:03.540–9:05.740
zh来进行一个详细的查看
9:05.740–9:08.560
zh那么这脚本在我们的课件里面其实也都是有的
9:08.560–9:12.220
zh所有这个脚本都是用于去围绕我们当前的视觉
9:12.220–9:16.760
zh来进行一些审查和输出对应的视觉审核的结果的
9:16.760–9:17.800
zh这样的一些脚本
9:17.800–9:20.160
zh这个大家回头可以练到课件之后
9:20.160–9:22.460
zh自己来进行一个部署和来进行一个使用
9:22.460–9:22.900
zh好
9:22.900–9:24.600
zh那么基本上我们就到这
9:24.600–9:28.180
zh对于像Codex的一个基本的简单的使用入门
9:28.180–9:30.740
zh大家也就能明白它有哪些功能
9:30.740–9:32.280
zh然后我们在实际使用过程当中
9:32.280–9:33.740
zh有哪些注意事项
9:33.740–9:36.840
zh以及我们给它补充了一个非常重要的环节
9:36.840–9:40.980
zh就是关于Deepstick V4的Codex的视觉方面这样的问题
9:40.980–9:44.020
zh但是我们的课件的上面这一小节
9:44.020–9:45.480
zh应该是有一点小问题
9:45.480–9:48.000
zh因为很多截图感觉没有加载出来
9:48.000–9:48.840
zh就是这一张
9:48.840–9:50.120
zh其实很多截图没有加载出来
9:50.120–9:51.880
zh稍后再给大家更新一个版本
9:51.880–9:52.920
zh理论上的话
9:52.920–9:53.880
zh我们最下面
9:53.880–9:57.460
zh最下面整个的操作的过程当中
9:57.460–9:59.760
zh应该是每一项的操作
9:59.760–10:00.660
zh每一项的操作
10:00.660–10:03.840
zh他们应该都有一个Codex的TY截图的
10:03.840–10:06.380
zh但是TY截图好像被吃了
10:06.380–10:10.200
zh导致我们现在这样的整个页面看起来稍微有点点干
10:10.200–10:11.320
zh这个不着急
10:11.320–10:12.940
zh我们一会儿把这个截图补充上来
10:12.940–10:13.920
zh再给大家来看一下
10:13.920–10:14.600
zh好
10:14.600–10:18.140
zh那么了解了关于Codex的基本的功能之后
10:18.140–10:20.660
zh那么接下来我们说还有最后两张的内容
10:20.660–10:22.920
zh当然这两张内容我会放到下半场来进行讲解
10:22.920–10:27.080
zh那么一张是我们接下来就需要使用好我们的Codex
10:27.080–10:32.520
zh来去完成我们当前的数据分析的项目的生成
10:32.520–10:34.580
zh和我们当前这个数据分析项目
10:34.580–10:36.140
zh从零到一来进行完整开发
10:36.140–10:37.480
zh搭建一整个链路了
10:37.480–10:37.720
zh对不对
10:37.720–10:38.840
zh那么接下来两张
10:38.840–10:40.320
zh一张我们是来探讨
10:40.320–10:43.080
zh关于当代的AI数据分析的开发的一个基本思路
10:43.080–10:47.160
zh和我们现在当前这个项目完整的技术选行
10:47.160–10:49.900
zh和一个基本的项目的开发的规划
10:49.900–10:52.520
zh或者说它的整体的一个项目基本架构
10:52.520–10:53.260
zh是什么样的
10:53.260–10:56.680
zh然后我们再考虑如何使用KodX
10:56.680–10:57.960
zh来进行一步一步的开发
10:57.960–11:03.240
zh这个是我们今天稍后一会儿我们下半场要来讲解的内容
11:03.240–11:04.700
zhOK行
11:04.700–11:09.440
zh那我们今天的上半场的内容差不多到这就全部都结束了
11:09.440–11:11.400
zh那么接下来我们先稍微休息一下
11:11.400–11:14.720
zh我也把我刚才这课件里面这个图给大家补充一下
11:14.720–11:18.160
zh然后同时我还是盯一下我们后台上传的课件有没有传完
11:18.160–11:20.740
zh然后当然大家现在如果没有领取课件的话
11:20.740–11:25.720
zh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
11:25.720–11:27.700
zh当然在我们上半场结束之前
11:27.700–11:29.160
zh还是要打一波广告
11:29.160–11:30.400
enOK
11:30.400–11:31.600
zh大家现在看到的
11:31.600–11:34.040
zh我们今天可以说讲的比较快的
11:34.040–11:35.220
zh关于Deep Seek
11:35.220–11:38.500
zhV4的正式版这样的一个模型
11:38.500–11:40.240
zh如何能接入Codex里面来
11:40.240–11:44.260
zh然后去完成对应的agent开发工作
11:44.260–11:45.280
zh这部分这样的内容
11:45.280–11:47.240
zh公开课这内容实际上是集选自
11:47.240–11:50.180
zh我们的2026大模型agent的应用与开发实战课
11:50.180–11:51.600
zh这样的一门付费课程
11:51.600–11:52.900
zh当然其实公开课
11:52.900–11:54.380
zh其实普遍是讲的比较快
11:54.380–11:56.480
zh其实也是因为我们希望快速的
11:56.480–11:59.160
zh大家快速的建立整个项目的
11:59.160–12:00.480
zh全局的这样的认知
12:00.480–12:02.920
zh然后其中很多具体的一些细节的
12:02.920–12:03.420
zh技术点
12:03.420–12:05.220
zh其实我们都没有展开来讲
12:05.220–12:06.960
zh那么大家如果希望围绕着
12:06.960–12:08.640
zh大模型agent开发来进行
12:08.640–12:11.280
zh更加深度完整系统的这样的学习的话
12:11.280–12:12.140
zh那么欢迎大家
12:12.140–12:13.580
zh报名由我和沐云老师
12:13.580–12:14.420
zh还有志杰老师
12:14.420–12:16.280
zh我们共同开设的agent应用
12:16.280–12:18.280
zh与开发实战课这样的门付费课程
12:18.280–12:19.140
zh那么这门课程
12:19.140–12:21.580
zh总共是一门100个小时以上的
12:21.580–12:22.660
zh完整体系大课
12:22.660–12:24.900
zh能够帮大家零基础入门
12:24.900–12:26.760
zh然后直达目前顶尖大厂的
12:26.760–12:28.780
zh中高级的岗位能力要求
12:28.780–12:29.960
zh那么对标的岗位呢
12:29.960–12:31.020
zh对标的岗位啊
12:31.020–12:33.000
zh是比如说agent的开发工程师啊
12:33.000–12:33.980
zhAI开发工程师
12:33.980–12:36.780
zh包括啊这个AI算法工程师等等等等啊
12:36.780–12:38.660
zh这类agent顶尖的啊
12:38.660–12:40.180
zh这样的一个岗位能力要求啊
12:40.180–12:40.800
zh当然这么课程呢
12:40.800–12:43.040
zh我们是可以完整的丛林技术啊
12:43.040–12:44.280
zh开始来进行学习
12:44.280–12:45.300
zh这么看总共呢
12:45.300–12:46.980
zh是八个阶段啊
12:46.980–12:47.820
zh那么啊
12:47.820–12:49.580
zh最开始我们会帮大家啊
12:49.580–12:50.720
zh完整的丛林啊
12:50.720–12:51.820
zh开始来进行一轮
12:51.820–12:54.680
zh关于现在的大模型的学习
12:54.680–12:57.960
zhagent的应用和agent的开发的一轮完整的入门
12:57.960–12:59.040
zh我们会先来讲解
12:59.040–13:03.300
zh关于整个的agent开发的一些算法的基础
13:03.300–13:05.560
zh包括一些编程的一些基础
13:05.560–13:07.740
zh和大模型的基础等等
13:07.740–13:09.540
zh这个是我们的stage0
13:09.540–13:12.340
zh会拿来进行一轮系统完整的这样的入门
13:12.340–13:15.040
zh然后紧接着我们说课程里面的stage1
13:15.040–13:16.280
zh就是来进一步来讲解
13:16.280–13:18.980
zh目前主流的基础智能体的上手实战
13:18.980–13:20.160
zh包括离门槛接入
13:20.160–13:21.560
zh像Cloud Code Code Codex OpenCloud
13:21.560–13:22.360
zhHermers Agent等等
13:22.360–13:24.200
zh但是我们今天讲的Codex
13:24.200–13:25.560
zh其实会比较快一点
13:25.560–13:28.320
zh很多功能就是快速的跟大家讲一下
13:28.320–13:29.200
zh是什么样的定位
13:29.200–13:31.480
zh课程里面会跟大家详细完整的
13:31.480–13:32.680
zh主行代码带来敲
13:32.680–13:34.920
zh带来今天实现的一整个完整流程
13:34.920–13:37.660
zh那么同时我们还会介绍非常多的核心功能
13:37.660–13:40.180
zh就现在我们在使用Agent的智能体的
13:40.180–13:42.300
zh非常多的核心功能的这样的功能入门
13:42.300–13:45.920
zh和基础的使用范式和基础的应用实践
13:45.920–13:47.700
zh好那么紧接着我们说stage2
13:47.700–13:49.660
zh就会进一步的来探讨关于Skills的
13:49.660–13:50.440
zh开发和应用实断
13:50.440–13:51.620
zh当然像Skills
13:51.620–13:53.720
zh现在基本上是我们所有在进行
13:53.720–13:55.380
zhagent开发和agent应用过程当中
13:55.380–13:57.040
zh必不可少的一项非常基础的
13:57.040–13:57.880
zh这样的功能了
13:57.880–13:58.260
zh对不对
13:58.260–14:00.040
zh我们可以讲解Skills基本原理
14:00.040–14:02.340
zh会讲解Skills从你来进行开发
14:02.340–14:04.680
zh会来介绍顶尖的Skills的实弹
14:04.680–14:06.400
zh和Skills的这样的应用场景
14:06.400–14:07.780
zh还有工业级的实现流程
14:07.780–14:09.580
zh好那么紧接着我们说第三个阶段
14:09.580–14:11.820
zh我们进来探讨关于AI全战的开发入门
14:11.820–14:15.780
zh我们会从完整的一个AI产品的项目入手
14:15.780–14:18.600
zh来讲解如何做好最一开始的需求调研
14:18.600–14:20.280
zh如何来完成web design
14:20.280–14:22.040
zh如何来完成web coding
14:22.040–14:23.460
zh一整个完整的这样的链路
14:23.460–14:25.920
zh那么其实现在我们在进行agent开发过程当中
14:25.920–14:27.640
zh大家应该也能够感受到
14:27.640–14:30.720
zh其实基本上就是属于一个全站的这样的状态
14:30.720–14:33.200
zh其实每个人可能很多时候
14:33.200–14:34.920
zh并不是说开发指管开发的事情
14:34.920–14:36.840
zh产品经理的指管产品经理的事情
14:36.840–14:39.400
zh其实很多时候边界并没有那么的清晰
14:39.400–14:41.100
zh有的时候其实我们在进行开发的时候
14:41.100–14:42.860
zh最一开始我们需要掌握的能力
14:42.860–14:44.960
zh其实往往是一个全站开发这样的能力
14:44.960–14:47.540
zh你要能够从最一开始的产品的功能定位
14:47.540–14:51.820
zh和需求数理开始来进行操作
14:51.820–14:56.400
zh然后包括webdesign是完成一些design相关的操作
14:56.400–14:57.500
zh就比如大家现在看到的
14:57.500–15:00.280
zh我们这样的一个AI数据分析的这样的系统
15:00.280–15:02.860
zh实际上里面就有非常多的webdesign的
15:02.860–15:04.140
zh这样的工作在里边
15:04.140–15:06.260
zh因为一看AI数据分析系统很明显
15:06.260–15:08.820
zh它就不是人工design出来的
15:08.820–15:09.220
zh对不对
15:09.220–15:10.800
zh它是webdesign出来的
15:10.800–15:12.000
zh它是AIdesign出来的
15:12.000–15:15.180
zh所以这个实际上是需要我们来进行系统的学习的
15:15.180–15:16.100
zh然后接下来webcoding
15:16.100–15:19.300
zh来具体的使用AI工具的去完成对应的这样的开发工作
15:19.300–15:19.700
zh好
15:19.700–15:22.620
zh那么有了掌握了基本的这个全战技能之后
15:22.620–15:25.560
zh其实我们就算是能够完整的入门
15:25.560–15:27.320
zh能够去完成一些agent开发了
15:27.320–15:28.700
zh但是只有这些能力
15:28.700–15:29.780
zh我们说可能还不够
15:29.780–15:33.140
zh你可能还需要更进一步的去完成一些
15:33.140–15:36.880
zh去学习一些更加进阶的这样的agent开发这个技能
15:36.880–15:41.240
zh你才能够去完成一些更加具体工业化场景下的agent开发
15:41.240–15:43.220
zh那么具体的要掌握哪一些技能呢
15:43.220–15:45.580
zh可能就包括一些基础开发框架
15:45.580–15:46.940
zh包括这个REG框架
15:46.940–15:48.880
zh包括我们说运行时框架
15:48.880–15:49.760
zh包括Harness框架
15:49.760–15:52.480
zh还有一些额外一些工程化的一些技巧和能力
15:52.480–15:53.860
zh比如说都工具的管理
15:53.860–15:55.020
zh比如说这个AgenticREG
15:55.020–15:56.080
zh比如说这记忆管理
15:56.080–15:57.000
zh比如说驾驭工程
15:57.000–15:57.800
zh上下文工程
15:57.800–15:59.420
zh多智能体系作协作等等等等
15:59.420–16:01.600
zh这些实际上属于我们个人的
16:01.600–16:02.840
zh更加进阶这样的能力
16:02.840–16:03.940
zh好那么再往下
16:03.940–16:04.760
zh我们说第五个阶段
16:04.760–16:05.960
zhOK我们会进入来讲解
16:05.960–16:08.100
zh关于Agent部署上线和运维优化
16:08.100–16:08.900
zh相关的这个内容
16:08.900–16:09.860
zh那么Agent开发完了
16:09.860–16:11.360
zh那么其实这个事情还没有完
16:11.360–16:11.680
zh对不对
16:11.680–16:13.540
zh你还需要未来考虑持续不断的
16:13.540–16:20.160
zh你当前agent长期的部署 运维 监控 性能优化 评估等等
16:20.160–16:21.740
zh一整个完整的这样的链路
16:21.740–16:25.721
zh所以在第五个阶段我们进一步来探讨关于整个
16:25.721–16:36.721
zh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。
16:36.721–16:39.721
zh好 那么再往下我们第六个阶段就是webcoding进阶了
16:39.721–16:41.441
zh那么有了更强能力之后
16:41.441–16:45.181
zh那么接下来我们说webcoding AI编程的能力也需要更强一些
16:45.181–16:47.681
zh当然我们现在今天跟大家讲解的这个项目
16:47.681–16:48.641
zh相对来说还比较简单
16:48.641–16:50.221
zh我们主要是通过一轮一轮的提示
16:50.221–16:53.301
zh然后沉淀沉淀了一些agent和沉淀了一些skill
16:53.301–16:54.841
zh共同来完成这样的项目的开发
16:54.841–16:58.081
zh但实际上我们说对于顶尖的一些更加复杂的
16:58.081–16:59.341
zhAI编程的这样的场景下
16:59.341–17:00.381
zh你可能还需要去学习
17:00.381–17:01.461
zh比如说文档驱动开发
17:01.461–17:02.941
zh需要去学习agent的自制循环
17:02.941–17:04.821
zh需要学习多智能体协同
17:04.821–17:06.561
zh需要学习AI自动化任务等等
17:06.561–17:08.541
zh这四个非常核心的议题
17:08.541–17:10.461
zh才能够更快速的用好AI
17:10.461–17:12.061
zh通过AI这样的杠杆
17:12.061–17:13.921
zh去更快速的放大你的核心能力
17:13.921–17:14.941
zh好 那么再往下
17:14.941–17:15.721
zh我们说最后一个阶段
17:15.721–17:17.561
zh就是40架工业项目开发实战了
17:17.561–17:18.561
zh是的 我们课程里面
17:18.561–17:19.781
zh其实有非常多的
17:19.781–17:21.401
zh能够覆盖现在一些看到的
17:21.401–17:22.421
zh比如说AI数字员工
17:22.421–17:22.981
zh法律
17:22.981–17:24.461
zh自媒体运营
17:24.461–17:25.081
zhAI编程
17:25.081–17:25.721
zh通用智能体
17:25.721–17:26.221
zh智能客服
17:26.221–17:26.681
zh数据分析
17:26.681–17:27.921
zh金融等各个领域的
17:27.921–17:30.221
zh全链路的这样的一个项目
17:30.221–17:36.441
zh全链路的这样一些项目
17:36.441–17:38.521
zh当然其实这一些项目
17:38.521–17:41.661
zh现在在我们团队的官网的agent playground
17:41.661–17:42.441
zh这个页面里面
17:42.441–17:44.941
zh其实能看到其中很多的项目
17:44.941–17:48.241
zh那么我们其实也是为了能够让大家更加清楚的看到
17:48.241–17:49.301
zh未来我们学习完了之后
17:49.301–17:50.661
zh能够获得什么样的成果
17:50.661–17:53.661
zh所以我们这里实际上是把很多的项目
17:53.661–17:57.601
zh都放到了我们公司官网的页面里面来
17:57.601–18:00.381
zh给大家来进行一个在线的这样的体验
18:00.381–18:02.101
zh比如说我们这里随便看一个
18:02.101–18:05.101
zh比如说内容运营的这样的agent
18:05.101–18:05.481
zh对不对
18:05.481–18:06.761
zh然后你可以直接点进去
18:06.761–18:10.781
zh就能看到我们当前的这样内容运营的agent
18:10.781–18:12.361
zh它是如何来进行运行的
18:12.361–18:14.901
zh当然我们上面其实现在是已经加载了一些
18:14.901–18:16.221
zh这个moc的数据
18:16.221–18:19.161
zh能够大家看到直接最后的这样的运行的这样的效果
18:19.161–18:21.361
zh然后实际我们在进行运行的过程当时
18:21.361–18:23.001
zh实际大家暴露明我们看成之后
18:23.001–18:26.481
zh所有的我们现在的这一系列的agent
18:26.481–18:28.521
zh都是可以本地来进行部署
18:28.521–18:31.321
zh然后来进行一个实时的这样的运行
18:31.321–18:33.761
zh导入自己的数据来进行运行
18:33.761–18:34.841
zh尝试探索
18:34.841–18:37.321
zh包括我们的项目的迁移等等
18:37.321–18:39.941
zh都是可以完整的来进行实现的
18:39.941–18:41.401
zh那么我们现在课程里面项目
18:41.401–18:43.961
zh实际上总共是这么四个类型的项目
18:43.961–18:46.061
zh第一个是敏捷型的agent开发
18:46.061–18:47.441
zh也是使用现在的open cloud
18:47.441–18:50.541
zh或者hermers agent快速去完成一些简易
18:50.541–18:53.341
zh快速去完成一些非常垂育的agent开发
18:53.341–18:56.001
zh比如说飞速的智能助理
18:56.001–18:58.381
zh比如说AI运维和SRE的智能助手
18:58.381–19:00.561
zh包括ASU运营的员工
19:00.561–19:01.901
zhAI图问工厂等等
19:01.901–19:04.281
zh相关的一些这样的一个agent开发
19:04.281–19:06.741
zh那么同时接下来我们说第二类的案例
19:06.741–19:09.281
zh是顶尖agent一个私有化的1比1
19:09.281–19:11.441
zh全功能的复刻和本地部署
19:11.441–19:13.401
zh比如说我们会复刻像OpenCloud
19:13.401–19:14.501
zh像Hermers Agent
19:14.501–19:15.321
zh像Cloud Code
19:15.321–19:16.121
zh像GBring
19:16.121–19:17.121
zh像Memory Link等等
19:17.121–19:19.801
zh那么像这一系列的顶尖的agent
19:19.801–19:21.041
zh我们在进复刻了之后
19:21.041–19:23.221
zh其实是能够来进行一个定制化开发
19:23.221–19:24.621
zh第二个也能更好去适配
19:24.621–19:27.081
zh你当前企业里面高并发这样的场景
19:27.081–19:29.121
zh然后同时我们是第三类的这个项目
19:29.121–19:30.741
zh就是工业级的agent项目组
19:30.741–19:33.101
zh包括工业级知识库的项目组
19:33.101–19:35.781
zh包括各个业务流程复刻项目组
19:35.781–19:38.301
zh包括多智能体编排的这个项目组等等
19:38.301–19:40.081
zh也是可以来进行开发的
19:40.081–19:41.521
zh那么同时我们是part4
19:41.521–19:46.101
zh还有4项旗舰的百万用户级的agent项目开发实战
19:46.101–19:49.341
zh分别是编译室的REG企业级知识工厂
19:49.341–19:50.901
zh然后企业AXF中台
19:50.901–19:52.201
zh然后是OPC
19:52.201–19:54.481
zh这个一人公司的数据员工团队
19:54.481–19:55.581
zh和数据分析智能体
19:55.581–19:57.221
zh总共是有这么四项
19:57.221–19:59.281
zh百万用户级的这样的agent开发实战
19:59.281–20:01.521
zh那么总共我们说这四个模块
20:01.521–20:03.241
zh下面总共是有四十多个
20:03.241–20:04.361
zh不同类型的这样的agent
20:04.361–20:06.481
zh那么其中我们在我们的公司官网里面
20:06.481–20:08.481
zh实际上是上线了其中的二十多个
20:08.481–20:09.341
zh不同类型的agent
20:09.341–20:13.541
zh供大家来进行一个在线的查看实操
20:13.541–20:15.421
zh然后也能够体验的
20:15.421–20:18.021
zh现在我们整个的项目
20:18.021–20:18.921
zh最后做完了之后
20:18.921–20:20.421
zh是一个什么样的成果
20:20.421–20:21.741
zh那么其实也是因为现在
20:21.741–20:24.921
zh我们说很多的一些团队的
20:24.921–20:27.381
zh这个项目实际上是牛鬼蛇神
20:27.381–20:28.081
zh什么样都有
20:28.081–20:28.741
zh能不能解决
20:28.741–20:29.881
zh能不能具体解决问题
20:29.881–20:31.621
zh然后它到底有什么样性能
20:31.621–20:32.501
zh其实不一定的
20:32.501–20:34.641
zh但是我们实际上是希望给大家展示
20:34.641–20:38.001
zh我们具体的这个项目的核心这样的功能
20:38.001–20:39.061
zh跟它运行这样的效果
20:39.061–20:39.761
zh能够大家看到
20:39.761–20:40.981
zh我们最后学完了之后
20:40.981–20:42.701
zh能够达到什么样的这样的level
20:42.701–20:44.461
zh实际上像这样的一系列案例
20:44.461–20:45.801
zh每一个这个案例
20:45.801–20:48.081
zh我们说如果你能够完整的学完
20:48.081–20:48.541
zh对不对
20:48.541–20:50.361
zh那么这个思想
20:50.361–20:51.901
zh接下来如果你是想来进行秋招
20:51.901–20:52.601
zh或找工作的话
20:52.601–20:53.821
zh随便写几个方案简历里面
20:53.821–20:55.061
zh其实都会有非常好的
20:55.061–20:56.141
zh这样的一个效果
20:56.141–20:56.741
zh那么所有案例
20:56.741–20:58.361
zh也都是我们团队自研的
20:58.361–20:59.481
zh这样的一些案例
20:59.481–21:00.761
zh大家拿到手之后
21:00.761–21:02.041
zh也都是读一份
21:02.041–21:03.761
zhOK行
21:03.761–21:04.621
zh那么这案例实际上
21:04.621–21:05.361
zh大家都是可以
21:05.361–21:07.281
zh在我们官网上来进行一个查看
21:07.281–21:08.921
zh和来进行一个体验的
21:08.921–21:10.461
zh那么除此之外
21:10.461–21:11.501
zh我们说其实
21:11.501–21:13.121
zh我们今天晚上这个直播
21:13.121–21:15.361
zh是我们38期的课程的
21:15.361–21:16.381
zh可以说最后一场
21:16.381–21:18.201
zh公开课的这样的直播了
21:18.201–21:19.501
zh那么很快
21:19.501–21:21.501
zh我们38期就会全部的
21:21.501–21:22.601
zh应该是在今天晚上
21:22.601–21:25.121
zh我们38期就会完整的这样的封班
21:25.121–21:27.881
zh然后在我们38期的课程里边
21:27.881–21:31.341
zh实际上是给大家提供了非常独特的一项的服务
21:31.341–21:32.881
zh就是大家现在这里面看到的
21:32.881–21:35.381
zh这个复范Agent或者叫AI9000老师
21:35.381–21:36.981
zh那么大家听这个名字也就知道
21:36.981–21:37.301
zh对不对
21:37.301–21:39.201
zh那么这个Agent实际上是我们团队
21:39.201–21:41.181
zh把我们过去所有的开发经验
21:41.181–21:43.381
zh和我们的100万字的课件
21:43.381–21:45.541
zh全部来进行了一个蒸流
21:45.541–21:47.721
zh然后蒸流到一个Agent的里面去
21:47.721–21:50.741
zh然后大家现在看到的是当前这个agent完整的
21:50.741–21:51.321
ensorry
21:51.321–21:53.381
zh完整的这个知识大脑
21:53.381–21:54.941
zh然后里面有所有的
21:54.941–21:57.021
zh现在我们agent开发所涉及到的
21:57.021–22:00.161
zh全部的这样的一个agent开发的知识点
22:00.161–22:01.581
zh和相关的这样的内容
22:01.581–22:04.421
zh那么我们当前的agent到底有什么用呢
22:04.421–22:06.481
zh当然一个是可以辅助大家来进行学习
22:06.481–22:09.461
zh另外一个也可以辅助大家来完成更高效率的agent开发
22:09.461–22:10.741
zh那么在这个agent里面
22:10.741–22:13.521
zh我们实际上是蒸留了现在老师们所有的
22:13.521–22:15.761
zh开发这样的经验技巧和对应的
22:15.761–22:18.521
zh不同类型的开发工具开发框架
22:18.521–22:20.901
zh所有的这样的知识体系共同汇聚成
22:20.901–22:22.821
zh我们现在当前复发agent的知识大脑
22:22.821–22:25.761
zh然后同时我们这里也陆续给大家集成了
22:25.761–22:28.381
zh400多个不同类型的这样的agent覆盖
22:28.381–22:29.441
zh就比如说工程规范
22:29.441–22:30.061
enmulti agent
22:30.061–22:30.741
zh部署运维
22:30.741–22:31.381
zhAI编程
22:31.381–22:31.981
enRAG
22:31.981–22:32.921
zh模型微调等等等等
22:32.921–22:35.681
zh各个不同领域的这样一些skill
22:35.681–22:36.601
zh给到大家
22:36.601–22:39.681
zh让大家能够更加快速的能去完成
22:39.681–22:42.241
zh一系列的agent开发
22:42.241–22:43.301
zh那么对于这一系列
22:43.301–22:45.121
zh我们给大家提炼好的skill
22:45.121–22:46.641
zh实际上大家是可以直接
22:46.641–22:47.721
zh切断到本地
22:47.721–22:48.981
zh或者装到本地的cloud code
22:48.981–22:50.241
zh或者装到本地的codex
22:50.241–22:51.221
zh当然你也可以直接
22:51.221–22:53.961
zh在我们在线的平台来进行运行
22:53.961–22:54.441
zh也是可以的
22:54.441–22:55.981
zh我们在线也给大家集成了一个
22:55.981–22:57.381
zh完整的TY
22:57.381–22:59.541
zh或者是说agent的运行时的
22:59.541–23:01.121
zh这样的框架和环境
23:01.121–23:02.761
zh大家就可以直接在这里面
23:02.761–23:04.421
zh来进行一个skills
23:04.421–23:08.101
zh读取和来进行一个实时的运行
23:08.101–23:09.901
zh这个是我们给大家提供的
23:09.901–23:11.881
zh完整的知识大脑和对应的skill
23:11.881–23:13.121
zh那么有了这些内容之后
23:13.121–23:13.941
zh我们同时
23:13.941–23:16.041
zh我们还给大家提供了完整的
23:16.041–23:18.321
zh所有的我们当前agent开发课程里面
23:18.321–23:20.721
zh所有这些项目的一键迁移的
23:20.721–23:23.841
zh像模板和本地部署的项目的完整链路
23:23.841–23:25.201
zh也就是说借助我们的复发agent
23:25.201–23:27.281
zh实际上你是可以一键就完成
23:27.281–23:29.541
zh我们当前的项目的迁移
23:29.541–23:31.581
zh或者来进行当前项目的二次开发
23:31.581–23:34.121
zh其实都是完全没有问题的
23:34.121–23:35.301
zh大家能看到现在实际上
23:35.301–23:36.601
zh它就是可以围绕我们现在的
23:36.601–23:38.501
zh所有的项目当中的任意一个项目
23:38.501–23:40.301
zh来进行本地的迁移
23:40.301–23:41.921
zh环境搭建二次开发
23:41.921–23:43.741
zh那么之前有很多同学会说
23:43.741–23:44.921
zh我们课程里面项目很多
23:44.921–23:46.721
zh然后担心学习的过程当中
23:46.721–23:47.501
zh可能会学不完
23:47.501–23:48.021
zh对不对
23:48.021–23:50.961
zh或者说他可能现在想迅速的去完成
23:50.961–23:52.601
zh某个项目的这样的一个部署上线
23:52.601–23:53.201
zh这样的工作
23:53.201–23:54.401
zh那现在我们说
23:54.401–23:55.461
zh其实你借助我们的复发agent
23:55.461–23:57.521
zh实际上就能够非常快速的来去完成
23:57.521–23:59.261
zh对应的这一系列的
23:59.261–24:01.381
zh所有的这个项目的安装部署
24:01.381–24:03.081
zh迁移所有的这样的这些工作
24:03.081–24:05.341
zh当然由于我们复发agent是集合了
24:05.341–24:06.561
zh我们团队所有的
24:06.561–24:08.161
zh过去一段时间的开发经验
24:08.161–24:09.161
zh和对应的这个skill
24:09.161–24:10.441
zh所以你也是可以
24:10.441–24:12.221
zh在我们的复发agent里边
24:12.221–24:14.061
zh直接来进行一个
24:14.061–24:15.301
zh这个agent开发
24:15.301–24:16.281
zh也是完全没有问题
24:16.281–24:17.481
zh我们的复卖agent实际上
24:17.481–24:19.141
zh是有一整套完整的
24:19.141–24:20.361
zh这样的运行终端的
24:20.361–24:21.101
zh你是可以直接
24:21.101–24:23.281
zh在我们的运行终端里面
24:23.281–24:26.621
zh来进行一个最终极的
24:26.621–24:30.321
zh可以非常快速的去完成一系列agent開發這樣的工作。
24:30.321–24:36.121
zh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,
24:36.121–24:38.841
zh帮你更加快速的去完成你企业级的
24:38.841–24:40.521
zhagent的开发的应用落地
24:40.521–24:42.581
zh当然对于这个复发agent来说
24:42.581–24:44.321
zh我们说它的功能其实非常丰富
24:44.321–24:46.381
zh那这个agent实际上是单独
24:46.381–24:48.181
zh给我们38期的学员提供的
24:48.181–24:50.201
zh一项特殊的一个福利
24:50.201–24:53.361
zh那么也是因为我们复发agent是首期推出
24:53.361–24:55.101
zh也是我们的38期课程
24:55.101–24:57.241
zh第一次推出的这样的特殊的这样的服务
24:57.241–24:59.641
zh所以也就只有我们的首期
24:59.641–25:01.121
zh是免费的这样的状态
25:01.121–25:02.941
zh那么对于像复发agent来说
25:02.941–25:05.201
zh当然它其实并不属于完整意义上的
25:05.201–25:06.421
zh我们课程的这样的产品
25:06.421–25:08.301
zh但是我们也是觉得说
25:08.301–25:09.781
zh这样的一个东西
25:09.781–25:11.361
zh这样的agent能够更加好的
25:11.361–25:12.101
zh帮助到大家
25:12.101–25:14.061
zh未来的学习和工作
25:14.061–25:14.921
zh所以老师们其实
25:14.921–25:16.181
zh投入很长时间来进行研发
25:16.181–25:17.641
zh那么首期我们的复发agent
25:17.641–25:18.821
zh是完全免费的
25:18.821–25:19.821
zh那么到39期的话
25:19.821–25:20.901
zh接下来我们可能就是
25:20.901–25:22.821
zh每一期是按期来进行
25:22.821–25:24.141
zh额外的收费了
25:24.141–25:25.041
zh我们是1000块钱
25:25.041–25:26.181
zh一期的这样的定价
25:26.181–25:27.401
zh所以大家现在
25:27.401–25:29.121
zh如果对我们agent开发课程
25:29.121–25:29.721
zh感兴趣的话
25:29.721–25:31.301
zh那么报名我们的38期
25:31.301–25:32.581
zh其实仍然还是可以免费
25:32.581–25:34.221
zh获得我们的复发agent
25:34.221–25:35.521
zh这样的一个专属福利的
25:35.521–25:39.361
zh并且我们38期是今天晚上就全部封班了
25:39.361–25:43.401
zh所以大家如果对我们的课程感兴趣的话
25:43.401–25:44.781
zh那么今天晚上购买38期
25:44.781–25:46.661
zh就是我们最后的时间了
25:46.661–25:50.241
zh同时因为我们38期今天晚上就会全部的封班结束
25:50.241–25:53.241
zh那么明天我们39期新班就会上线
25:53.241–25:55.741
zh所以大家现在如果报名我们38期的同学
25:55.741–25:57.221
zh还可以获得买一赠一
25:57.221–26:00.961
zh而就是说能够获得赠送第39期的
26:00.961–26:02.721
zh全部的新增内容的
26:02.721–26:04.381
zh这样特殊的福利
26:04.381–26:07.581
zh所以今天大家报名肯定是非常划算的
26:07.581–26:08.621
zh这样的一个状态
26:08.621–26:09.701
zh那么到39期之后
26:09.701–26:12.381
zh首先我们的复发agent肯定是要收费了
26:12.381–26:15.181
zh然后同时我们的课程定价也会有所调整
26:15.181–26:15.981
zh那么大家接下来
26:15.981–26:19.641
zh如果比如说大家要进行秋招的这样的冲刺
26:19.641–26:21.821
zh或者接下来是要来围绕agent开发
26:21.821–26:23.801
zh来进行企业工业级的这样的落地的话
26:23.801–26:25.281
zh那么也欢迎大家抓紧时间
26:25.281–26:27.421
zh扫描现在屏幕当中二维码添加我们的助教老师
26:27.421–26:28.621
zh然后回复大模型
26:28.621–26:31.141
zh就能看到我们今天晚上即将封班的
26:31.141–26:34.141
zh38期课程的最后的特价
26:34.141–26:37.341
zh这样的名额和我们现在这门课程
26:37.341–26:39.641
zh完整的课程大纲和对应的课程介绍
26:39.641–26:43.021
zh和每一个内容模块的功能介绍
26:43.021–26:44.841
zh当然现在我们38期的内容
26:44.841–26:46.401
zh基本上是都已经上线了
26:46.401–26:48.421
zh然后我们复发agent也是大家报名完之后
26:48.421–26:50.881
zh就可以直接领取到来进行一个使用了
26:50.881–26:53.261
zh那么我们团队其实也是
26:53.261–26:55.481
zh总共是开课6年的时间
26:55.481–26:58.401
zh现在在我们课程平台上也有2万多节的课程
26:58.401–26:59.921
zh然后我们有7万多名学员
26:59.921–27:01.641
zh参与到我们课程学习当中来
27:01.641–27:03.901
zh那么我们的课程应该是页面上
27:03.901–27:05.661
zh市面上在这个为数不多的
27:05.661–27:07.881
zh大家看到其实一直专注于来讲解
27:07.881–27:10.761
zh大模型AI技术的这样的一个团队了
27:10.761–27:14.021
zh那么38期确实是我们今年以来
27:14.021–27:15.341
zh最大的一轮的内容
27:15.341–27:16.641
zh这样的改版和迭代
27:16.641–27:19.141
zh那么确实今天晚上也是最后的
27:19.141–27:21.121
zh38期的课程
27:21.121–27:22.181
zh曝明的这样的时间
27:22.181–27:24.321
zh所以大家如果对我们课程感兴趣
27:24.321–27:25.021
zh换一下扫描
27:25.021–27:25.821
zh现在屏幕当中二位码
27:25.821–27:27.521
zh添加我们志愿老师来进行咨询
27:27.521–27:28.761
zh当然我们说除了
27:28.761–27:30.601
zh我们现在大模型agent开发实战课之外
27:30.601–27:31.561
zh我们说还有一门课程
27:31.561–27:32.481
zh还有三门课程
27:32.481–27:35.481
zh分别是沐浴老师讲解的AI编程实战课
27:35.481–27:36.901
zh和我来讲解的open cloud
27:36.901–27:38.241
zh智能体应用实战课
27:38.241–27:40.461
zh和大模型原理跟训练实战课
27:40.461–27:43.841
zh这三门课程分别覆盖三个不同类型的细分的方向
27:43.841–27:45.801
zh比如说AI编程课主要是来讲
27:45.801–27:47.361
zh通用领域下的AI编程的
27:47.361–27:49.241
zh那么open cloud智能体应用实战课
27:49.241–27:50.721
zh主要是来介绍open cloud的
27:50.721–27:53.481
zh怎么样使open cloud来围绕具体不同的场景
27:53.481–27:54.681
zh来完成agent开发
27:54.681–27:57.061
zh那么同时大模型原理跟训练实战课
27:57.061–27:59.521
zh这门课程主要是会讲解
27:59.521–28:01.561
zh比如说底层的Transformer这个原理
28:01.561–28:02.281
zh开始来进行讲解
28:02.281–28:05.261
zh一路讲解到现在的顶尖模型的训练的
28:05.261–28:07.781
zh这样的一些流程和模型的后训练
28:07.781–28:13.481
zh包括强化学训练和agentic强化学训练
28:13.481–28:14.801
zh相关的一些内容
28:14.801–28:15.641
zhOK 好
28:15.641–28:16.881
zh不管大家对哪门课程感兴趣
28:16.881–28:18.261
zh都可以扫描现在屏幕当中二维码
28:18.261–28:20.341
zh听讲我们治疗老师来进行咨询
28:20.341–28:23.181
zh好 那我们今天的公开课的上半场内容
28:23.181–28:24.561
zh到这就全部都结束了
28:24.561–28:25.741
zh我们先稍稍休息一下
28:25.741–28:27.621
zh然后再开始今天下半场的内容
0:00.000–0:09.000
當然有了Codex的使用過程之後，接下來我們就來看看如何妥善使用Codex，以執行完整的鏈路。
0:09.000–0:25.000
這裡其實有一個大家目前比較痛點的問題，就是對於當前的整個Deep Seek來說，其本身模型其實並沒有任何視覺方面的能力。
0:25.000–0:25.440
對吧
0:25.440–0:28.240
所以當我們現在進行這個小型任務時
0:28.240–0:30.020
是為當前的DeepSeek
0:30.020–0:31.820
賦予視覺這樣的能力
0:31.820–0:34.600
那麼我們當前現有的這個DeepSeek呢
0:34.600–0:36.260
實際上在運行過程中
0:36.260–0:37.920
它實際上能夠
0:37.920–0:40.500
與我們的Kodaks進行良好的響應
0:40.500–0:43.180
然後完成各種各樣的交互工作
0:43.180–0:44.960
但是由於它現在
0:44.960–0:45.760
並沒有視覺能力
0:45.760–0:48.400
所以會導致它在實際開發過程中
0:48.400–0:50.860
經常遇到很多問題
0:50.860–0:53.180
當我們現在進行許多項目開發時
0:53.180–0:55.280
其實都會有這樣的場景
0:55.280–0:56.500
就是在運行過程中
0:56.500–0:59.840
截取我們當前前端的圖片
0:59.840–1:00.180
對吧
1:00.180–1:02.200
然後查看我們當前前端
1:02.200–1:03.380
它是什麼樣子
1:03.380–1:05.840
然後有哪些地方需要調整
1:05.840–1:08.020
再回頭去優化
1:08.020–1:10.280
我們所說的原始圖片
1:10.280–1:11.020
這樣的呈現效果
1:11.020–1:11.400
對吧
1:11.400–1:12.740
然後再進行開發
1:12.740–1:13.720
但由於現在
1:13.720–1:16.440
Deepseek V4這個模型本身沒有視覺能力
1:16.440–1:18.000
所以我們可能需要考慮
1:18.000–1:19.600
如何將視覺能力
1:19.600–1:21.620
加入到當前Codex的體系中
1:21.620–1:23.480
然後才能很好地了解
1:23.480–1:23.980
對吧
1:23.980–1:25.720
整個開發相關的工作
1:25.720–1:27.480
所以這裡我們採用的方案
1:27.480–1:28.680
使用的是千万3.8max
1:28.680–1:32.720
來作為其視覺能力的補充
1:32.720–1:36.380
然後通過MCP這樣的調用方式進行操作
1:36.380–1:39.260
這裡面其實有一套完整的這樣的程式碼
1:39.260–1:41.240
然後這裡面很多程式碼
1:41.240–1:42.740
我們就不一一展開來說了
1:42.740–1:43.740
但大家需要知道的是
1:43.740–1:45.140
這裡我們採用的解決方案
1:45.140–1:46.120
這也是我們之後
1:46.120–1:48.020
課程在進行開發的過程當中
1:48.020–1:49.960
非常核心的解決方案
1:49.960–1:52.520
就是我們這裡是給它設置了一個
1:52.520–1:54.340
MCP這樣的服務和工具
1:54.340–1:57.100
讓它之後在實際運行的過程當中
1:57.100–1:59.760
一旦出現了一些視覺方面的任務
1:59.760–2:01.820
就去使用我們當前的
2:01.820–2:03.740
這個MCP這樣的工具
2:03.740–2:06.060
然後給我們Chem3 Max
2:06.060–2:08.560
來進行一個輸入
2:08.560–2:09.840
然後讓我們Chem3 Max
2:09.840–2:11.240
給出一個反饋
2:11.240–2:13.780
然後最後來進行一個靈活的調整
2:13.780–2:14.420
是這麼一回事
2:14.420–2:16.040
所以我們這些實際上相當於是在
2:16.040–2:18.560
本地是完整的搭建了一個
2:18.560–2:20.900
這個MCP的獨立的這樣的服務
2:20.900–2:25.160
來讓現在整個的視覺的需求
2:25.160–2:27.320
能夠直接轉交給我們當前的
2:27.320–2:29.120
前五點三八max這樣的模型
2:29.120–2:29.980
來進行視覺識別
2:29.980–2:31.900
當然其實這裡面你轉交給
2:31.900–2:33.540
前五點三八來進行視覺識別也可以
2:33.540–2:36.380
或者你也可以轉交給任意的一些開源模型
2:36.380–2:38.060
或者其他的一些模型
2:38.060–2:40.040
來進行視覺識別也都OK
2:40.040–2:41.820
這裡面的最後是給大家看到
2:41.820–2:44.200
我們現在做的一個小型的這樣的專案
2:44.200–2:47.580
上面其實有完整的運行的指令
2:47.580–2:48.740
和運行這樣程式碼
2:48.740–2:50.560
然後最後能看出來的
2:50.560–2:52.140
完整的運行這個效果
2:52.140–2:52.800
實際上就是
2:52.800–2:53.740
現在先讓
2:53.740–2:55.460
現在的Deepseek V4 Flash
2:55.460–2:56.660
做了一個網頁
2:56.660–2:57.900
這個網頁實際上
2:57.900–3:00.260
是圍繞某個專案的
3:00.260–3:01.020
這樣的
3:01.020–3:03.060
目前專案開發進度表
3:03.060–3:04.540
這樣的網頁
3:04.540–3:05.300
那麼這個網頁
3:05.300–3:05.780
你會發現
3:05.780–3:07.300
其實視覺效果還不錯
3:07.300–3:08.000
做得還不錯
3:08.000–3:08.880
然後做完之後
3:08.880–3:10.500
這裡我們又進行了一版
3:10.500–3:12.180
行動端的適配
3:12.180–3:13.600
和行動端的運行
3:13.600–3:14.860
然後你會發現
3:14.860–3:16.640
行動端有些問題
3:16.640–3:16.940
對吧
3:16.940–3:19.040
它整個的視覺效果就會有一些問題
3:19.040–3:20.220
所以我們這裡
3:20.220–3:22.580
接下來我們就把截圖
3:22.580–3:24.240
直接來進行一個輸入
3:24.240–3:25.180
然後結構化
3:25.180–3:28.220
輸入我們當前的這樣的審查目標
3:28.220–3:28.820
對吧
3:28.820–3:32.500
然後直接把我們當前的這樣的問題上報
3:32.500–3:33.900
然後通過我們的Codex
3:33.900–3:37.200
來去調用遠端的MCP服務
3:37.200–3:39.000
調用遠端的千問3.8max
3:39.000–3:41.380
的視覺服務
3:41.380–3:44.900
然後來進行一個完整的響應和讀取
3:44.900–3:46.400
這裡面說我們整個
3:46.400–3:48.640
它基本的一個運行狀態
3:48.640–3:51.340
生成完了一個配置之後
3:51.340–3:53.900
我們這裡就有一個簡單的配置brief
3:53.900–3:56.580
然後讓千問3.8來進行讀取
3:56.580–3:57.220
讀取完了之後
3:57.220–4:00.740
它能返回當前配置的反饋結果
4:00.740–4:02.460
那麼接下來繼續使用
4:02.460–4:05.160
這Codex搭配我們的Deepseek V4 Flash
4:05.160–4:06.720
直接進行改版
4:06.720–4:09.240
那麼直接進行第二輪改版之後
4:09.240–4:11.220
實際上它修改了許多內容
4:11.220–4:12.640
具體的提示詞大家可以參考
4:12.640–4:14.440
我們文字檔中的內容
4:14.440–4:15.060
然後最後呢
4:15.060–4:18.260
它就圍繞我們剛才的問題進行一輪修復
4:18.260–4:19.280
修復完成之後呢
4:19.280–4:21.720
你會發現我們剛才看到的行動裝置
4:21.720–4:22.740
部分版面
4:22.740–4:26.300
其內容發生了一些位移
4:26.300–4:27.680
之後這個問題就被修復了
4:27.680–4:30.540
這其實是一個非常簡單的問題
4:30.540–4:32.420
當然最後還有一個驗收的過程
4:32.420–4:35.300
這其實是一個非常簡單的問題
4:35.300–4:36.000
然後呢
4:36.000–4:38.240
基本上我們用它來進行測試
4:38.240–4:39.320
總共也就兩條指令
4:39.320–4:39.760
一個是
4:39.760–4:42.300
讓它先完成當前的這個
4:42.300–4:46.480
對應網頁的建立
4:46.480–4:47.400
然後建立完成之後
4:47.400–4:48.640
那麼接下來我們告訴它
4:48.640–4:49.560
網頁建立
4:49.560–4:53.080
讓它進行一輪視覺審查
4:53.080–4:54.980
然後同時因為我們現在是使用
4:54.980–4:57.020
MCP 這樣的服務
4:57.020–4:59.640
所以它其實是一個本地的
4:59.640–5:01.580
MCP 的 SSE 服務
5:01.580–5:03.360
然後 MCP 服務
5:03.360–5:06.460
儘管它是一個單獨的 MCP 服務
5:06.460–5:09.180
但實際上它是本地大模型的
5:09.180–5:10.240
一個回應過程
5:10.240–5:11.580
內部我們其實有腳本
5:11.580–5:16.580
呼叫千問 3.8 來針對我們需要審查的 HTML
5:16.580–5:18.920
直接進行讀取
5:18.920–5:21.300
然後直接給出最後的回饋結果
5:21.300–5:25.540
當然其實如果你使用本地的千問 3.8
5:25.540–5:27.500
你是使用千問 3.8 模型的 API
5:27.500–5:29.360
直接進行運行其實也是可以的
5:29.360–5:31.240
也就是說，如果你目前的 Codex
5:31.240–5:35.840
如果你現在的 Codex 本身也是例如直接接入千問 3.8
5:35.840–5:36.780
它本身就具備視覺能力
5:36.780–5:40.380
或者讓我們上一堂課直接接入 Kimi K3 這個模型
5:40.380–5:41.520
本身就具備視覺能力的話
5:41.520–5:45.520
那麼它其實也可以直接完成內容審查
5:45.520–5:46.580
這其實沒問題
5:46.580–5:48.180
你就不需要這個 MCP 這樣的工具了
5:48.180–5:49.980
但對於 DeepSeek 來說
5:49.980–5:51.060
確實它沒有視覺這個能力
5:51.060–5:54.420
所以你必須有一個負責視覺審查的 MCP 工具
5:54.420–5:56.620
當然如果你使用 3.8 這個比較麻煩
5:56.620–5:58.440
或者本身它的定價比較高的話
5:58.440–6:01.500
你也可以例如直接為它做一個
6:01.500–6:03.420
本地部署一個簡單的
6:03.420–6:05.500
具備視覺能力的模型
6:05.500–6:07.760
其實也能幫你審查出一些問題
6:07.760–6:10.720
因為對於像 DeepSeek V4 Flash 這種模型來說
6:10.720–6:12.220
由於它本身的指令跟隨能力很強
6:12.220–6:14.460
所以你其實不需要非常精確地告訴它
6:14.460–6:16.580
這裡 123455 個地方有問題
6:16.580–6:17.620
然後讓它來進行修改
6:17.620–6:18.280
其實也不需要
6:18.280–6:21.560
它其實能夠直接指出大概的問題
6:21.560–6:24.160
它就會圍繞這些問題進行深入探討
6:24.160–6:25.260
檢查與修改
6:25.260–6:26.720
所以這其實沒什麼問題
6:26.720–6:28.080
當然我們下面這裡還給大家
6:28.080–6:29.780
還提供了一套 Skill
6:29.780–6:32.060
Skill 就是非常靈活的
6:32.060–6:35.780
一旦觸發了當前的視覺審查任務
6:35.780–6:37.720
它就調用對應的 MCP 工具
6:37.720–6:38.080
對吧
6:38.080–6:41.680
來進行完整的執行
6:41.680–6:43.080
當然這個 Skill
6:43.080–6:44.540
其實相對來說會有點複雜
6:44.540–6:47.900
我們這裡總共有規範好的輸入
6:47.900–6:49.140
然後工具合約
6:49.140–6:49.900
執行步驟
6:49.900–6:51.080
失敗邊界的審查
6:51.080–6:51.820
與輸出的收斂
6:51.820–6:54.260
因為這裡其實它會設定到多輪的調整
6:54.260–6:56.240
就比如說我們對於當前某個頁面來說
6:56.240–6:58.160
其實它的視覺驗收
6:58.160–6:59.740
應該是它必備的一個環節
6:59.740–7:01.400
但是並不代表每次修改完了之後
7:01.400–7:03.200
它的視覺驗收都能夠通過
7:03.200–7:05.100
所以這裡面才會有的
7:05.100–7:07.040
關於說它多輪的調整收斂的
7:07.040–7:08.100
這樣的一個問題
7:08.100–7:09.020
總之就是
7:09.020–7:10.860
我們當上面這個skill
7:10.860–7:12.240
搭配著我們剛剛也大家好的
7:12.240–7:12.660
這MCP
7:12.660–7:13.540
他做的這個事情
7:13.540–7:14.600
是我們現在
7:14.600–7:16.120
先每次開發完了之後
7:16.120–7:17.300
接下來我們就用PlayerWrite
7:17.300–7:18.000
來進行截圖
7:18.000–7:18.720
截圖完了之後
7:18.720–7:20.020
有一個具體的雜湊值
7:20.020–7:21.520
然後跟我們說
7:21.520–7:23.240
現在就已經擁有了
7:23.240–7:24.860
基本的需要來進行視覺審核
7:24.860–7:25.500
這樣的輸入了
7:25.500–7:26.520
然後接下來
7:26.520–7:27.700
有一個工具可通
7:27.700–7:28.520
工具可通的實際上
7:28.520–7:29.840
就是把我們現在
7:29.840–7:30.940
對應的需要審查
7:30.940–7:31.560
這個內容
7:31.560–7:32.260
圖片
7:32.260–7:33.960
然後室口和業務目標
7:33.960–7:34.540
審查維度
7:34.540–7:35.480
放到同一個請求
7:35.480–7:39.240
然後交給我們外部的MCP工具來進行一個執行
7:39.240–7:40.800
然後接下來執行步驟
7:40.800–7:44.820
執行步驟是我們希望外部工具是按照這樣的方式來進行執行
7:44.820–7:47.840
目標和原碼 截圖 審查 等等等等
7:47.840–7:50.360
然後定義好我們現在失敗具體的這樣
7:50.360–7:53.400
我們現在出現了這樣的問題
7:53.400–7:55.220
以及外部工具在進行調用的過程中
7:55.220–7:57.400
MCP在進行調用的過程中如果出現了問題
7:57.400–8:00.100
它會如何記錄它當前運行的這類問題
8:00.100–8:07.700
然後最後返回一組結果，包括我們現在需要處理的問題，等等。最後審查這樣的結果。
8:07.700–8:11.080
然後同時它還有非常詳細的輸出與收斂
8:11.080–8:12.020
然後所謂的輸出與收斂
8:12.020–8:15.160
指的是它會不斷地清除我們上面的
8:15.160–8:17.060
需要進行視覺輸入這樣的內容
8:17.060–8:18.920
就每次運行完之後都會再解構圖
8:18.920–8:20.880
然後去看看現在有沒有變化
8:20.880–8:22.380
然後再讓外部審核一次
8:22.380–8:24.140
然後如果有問題就再修改
8:24.140–8:25.160
如果沒有問題最後就收斂
8:25.160–8:25.820
真的沒關係
8:25.820–8:28.400
所以這個實際上是一個完整的技能
8:28.400–8:30.020
這個技能也是我們接下來
8:30.020–8:34.700
非常重要的一個需要去運行的技能
8:34.700–8:36.560
需要去使用的一個技能
8:36.560–8:38.540
因為在我們未來的項目開發裡面
8:38.540–8:41.480
其實會反覆用到非常多的
8:41.480–8:42.380
不是非常多
8:42.380–8:45.000
就是每次運行其實都會涉及到對應的
8:45.000–8:48.020
這個技能對應的視覺能力的審查
8:48.020–8:50.400
所以這個技能在我們課程裡面也是有的
8:50.400–8:54.220
包括它背後一整套的這樣的一些工具
8:54.220–8:56.320
其實在我們的課程裡面都是有
8:56.320–8:58.340
就上面我們其實非常快的給大家看了一下
8:58.340–9:00.000
有很多的一些腳本
9:00.000–9:01.520
但是這上面的每一個腳本
9:01.520–9:03.540
其實我們都沒有把它打開來
9:03.540–9:05.740
來進行一個詳細的查看
9:05.740–9:08.560
那麼這腳本在我們的課件裡面其實也都是有的
9:08.560–9:12.220
所有這個腳本都是用於去圍繞我們當前的視覺
9:12.220–9:16.760
來進行一些審查和輸出對應的視覺審核的結果的
9:16.760–9:17.800
這樣的一些腳本
9:17.800–9:20.160
這個大家回頭可以練到課件之後
9:20.160–9:22.460
自己來進行一個部署和來進行一個使用
9:22.460–9:22.900
好
9:22.900–9:24.600
那麼基本上我們就到這
9:24.600–9:28.180
對於像 Codex 這樣的基本簡單使用入門
9:28.180–9:30.740
大家也就能明白它有哪些功能
9:30.740–9:32.280
然後我們在實際使用過程中
9:32.280–9:33.740
有哪些注意事項
9:33.740–9:36.840
以及我們給它補充了一個非常重要的環節
9:36.840–9:40.980
就是關於 Deepstick V4 的 Codex 視覺方面等問題
9:40.980–9:44.020
但是我們的課件上面這一小節
9:44.020–9:45.480
應該是有一點小問題
9:45.480–9:48.000
因為很多截圖感覺沒有載出來
9:48.000–9:48.840
就是這一張
9:48.840–9:50.120
其實很多截圖沒有載出來
9:50.120–9:51.880
稍後再給大家更新一個版本
9:51.880–9:52.920
理論上來說
9:52.920–9:53.880
我們最下面
9:53.880–9:57.460
最下面整個的操作過程中
9:57.460–9:59.760
應該是每一項的操作
9:59.760–10:00.660
每一項的操作
10:00.660–10:03.840
他們應該都有一個 Codex 的 TY 截圖
10:03.840–10:06.380
但是 TY 截圖好像被吃掉了
10:06.380–10:10.200
導致我們現在這樣的整個頁面看起來稍微有點空
10:10.200–10:11.320
這個不著急
10:11.320–10:12.940
我們一會兒把這個截圖補充上來
10:12.940–10:13.920
再給大家看一下
10:13.920–10:14.600
好
10:14.600–10:18.140
那麼了解了關於 Codex 的基本功能之後
10:18.140–10:20.660
那麼接下來我們說還有最後兩張的內容
10:20.660–10:22.920
當然這兩張內容我會放到下半場來進行講解
10:22.920–10:27.080
那麼一張是我們接下來就需要使用好我們的 Codex
10:27.080–10:32.520
來去完成我們當前的數據分析項目的生成
10:32.520–10:34.580
和我們當前這個數據分析項目
10:34.580–10:36.140
從零到一進行完整開發
10:36.140–10:37.480
搭建一整個鏈路了
10:37.480–10:37.720
對不對
10:37.720–10:38.840
那麼接下來兩張
10:38.840–10:40.320
一張我們是來探討
10:40.320–10:43.080
關於當代的 AI 數據分析開發的一個基本思路
10:43.080–10:47.160
和我們現在當前這個項目完整的技術選型
10:47.160–10:49.900
和一個基本項目的開發規劃
10:49.900–10:52.520
或者說它的整體的一個項目基本架構
10:52.520–10:53.260
是什麼樣的
10:53.260–10:56.680
接著我們再來考慮如何運用 KodX
10:56.680–10:57.960
來進行逐步開發
10:57.960–11:03.240
這部分是我們稍後下半場要講解的內容
11:03.240–11:04.700
好的，沒問題
11:04.700–11:09.440
那麼我們今天上半場的內容差不多到這裡就全部結束了
11:09.440–11:11.400
接下來我們先稍微休息一下
11:11.400–11:14.720
我也順便補充一下剛才簡報裡的這張圖
11:14.720–11:18.160
同時我也會確認一下後台上傳的簡報是否已經上傳完畢
11:18.160–11:20.740
當然，如果各位現在還沒有領取簡報的話
11:20.740–11:25.720
可以透過我們現有的助教老師來領取課程簡報
11:25.720–11:27.700
當然，在上半場結束之前
11:27.700–11:29.160
還是要打一波廣告
11:29.160–11:30.400
好的
11:30.400–11:31.600
各位現在看到的
11:31.600–11:34.040
我們今天講得比較快的
11:34.040–11:35.220
關於 DeepSeek
11:35.220–11:38.500
V4 正式版這樣的模型
11:38.500–11:40.240
如何接入 Codex 裡面
11:40.240–11:44.260
然後完成對應的 agent 開發工作
11:44.260–11:45.280
這部分這樣的內容
11:45.280–11:47.240
公開課的內容實際上節選自
11:47.240–11:50.180
我們的 2026 大模型 agent 應用與開發實戰課
11:50.180–11:51.600
這樣的一門付費課程
11:51.600–11:52.900
當然其實公開課
11:52.900–11:54.380
普遍講得比較快
11:54.380–11:56.480
其實也是因為我們希望能夠快速
11:56.480–11:59.160
讓大家快速建立整個專案的
11:59.160–12:00.480
全局性認知
12:00.480–12:02.920
然後其中很多具體的一些細節
12:02.920–12:03.420
技術點
12:03.420–12:05.220
其實我們都沒有展開來講
12:05.220–12:06.960
那麼如果大家希望圍繞著
12:06.960–12:08.640
大模型 agent 開發來進行
12:08.640–12:11.280
更加深入、完整且系統化的學習的話
12:11.280–12:12.140
那麼歡迎大家
12:12.140–12:13.580
報名由我和沐雲老師
12:13.580–12:14.420
還有志傑老師
12:14.420–12:16.280
我們共同開設的 agent 應用
12:16.280–12:18.280
與開發實戰課這樣的付費課程
12:18.280–12:19.140
那麼這門課程
12:19.140–12:21.580
總共是一門超過100小時的
12:21.580–12:22.660
完整體系大課
12:22.660–12:24.900
能夠幫助大家從零基礎入門
12:24.900–12:26.760
然後直接達到目前頂尖大廠的
12:26.760–12:28.780
中高級崗位能力要求
12:28.780–12:29.960
那麼對標的崗位呢
12:29.960–12:31.020
對標的崗位啊
12:31.020–12:33.000
是例如Agent開發工程師啊
12:33.000–12:33.980
AI開發工程師
12:33.980–12:36.780
包括啊這個AI算法工程師等等等等啊
12:36.780–12:38.660
這類Agent頂尖的啊
12:38.660–12:40.180
這樣的一個崗位能力要求啊
12:40.180–12:40.800
當然這麼課程呢
12:40.800–12:43.040
我們是可以完整的叢林技術啊
12:43.040–12:44.280
開始來進行學習
12:44.280–12:45.300
這麼看總共呢
12:45.300–12:46.980
是八個階段啊
12:46.980–12:47.820
那麼啊
12:47.820–12:49.580
最開始我們會幫助大家啊
12:49.580–12:50.720
完整的叢林啊
12:50.720–12:51.820
開始來進行一輪
12:51.820–12:54.680
關於現在的大模型的學習
12:54.680–12:57.960
Agent的應用和Agent的開發的一輪完整的入門
12:57.960–12:59.040
我們會先來講解
12:59.040–13:03.300
關於整個Agent開發的一些算法的基礎
13:03.300–13:05.560
包括一些編程的一些基礎
13:05.560–13:07.740
和大模型的基礎等等
13:07.740–13:09.540
這個是我們的Stage 0
13:09.540–13:12.340
會拿進行一輪系統完整的這樣的入門
13:12.340–13:15.040
然後緊接著我們說課程裡面的Stage 1
13:15.040–13:16.280
就是來進一步來講解
13:16.280–13:18.980
目前主流的基本智能體的上手實戰
13:18.980–13:20.160
包括離門檻接入
13:20.160–13:21.560
像Cloud Code Code Codex OpenCloud
13:21.560–13:22.360
Hermers Agent等等
13:22.360–13:24.200
但是我們今天講的Codex
13:24.200–13:25.560
其實會比較快一點
13:25.560–13:28.320
很多功能就是快速的跟大家講一下
13:28.320–13:29.200
是什麼樣的定位
13:29.200–13:31.480
課程裡面會跟大家詳細完整的
13:31.480–13:32.680
主程式碼帶大家敲一遍
13:32.680–13:34.920
帶大家走一遍今天實現的完整流程
13:34.920–13:37.660
同時我們還會介紹許多核心功能
13:37.660–13:40.180
也就是我們現在在使用 Agent 智能體時
13:40.180–13:42.300
許多核心功能的入門
13:42.300–13:45.920
以及基礎的使用範式與基礎的應用實踐
13:45.920–13:47.700
好的，接下來我們進入第二階段
13:47.700–13:49.660
我們將進一步探討關於 Skills 的
13:49.660–13:50.440
開發與應用實踐
13:50.440–13:51.620
當然像 Skills
13:51.620–13:53.720
現在基本上是我們所有進行
13:53.720–13:55.380
Agent 開發與 Agent 應用過程中
13:55.380–13:57.040
必不可少的一項非常基礎的
13:57.040–13:57.880
功能
13:57.880–13:58.260
對吧
13:58.260–14:00.040
我們會講解 Skills 的基本原理
14:00.040–14:02.340
會講解 Skills 從你進行開發
14:02.340–14:04.680
會介紹頂尖的 Skills 實戰
14:04.680–14:06.400
以及 Skills 的應用場景
14:06.400–14:07.780
還有工業級的實現流程
14:07.780–14:09.580
好的，接下來我們進入第三階段
14:09.580–14:11.820
我們將探討關於 AI 全棧的開發入門
14:11.820–14:15.780
我們會從一個完整的 AI 產品專案入手
14:15.780–14:18.600
來講解如何做好最初的需求調研
14:18.600–14:20.280
如何完成 Web Design
14:20.280–14:22.040
如何完成 Web Coding
14:22.040–14:23.460
整個完整的鏈路
14:23.460–14:25.920
那麼其實現在我們在進行 Agent 開發過程中
14:25.920–14:27.640
大家應該也能夠感受到
14:27.640–14:30.720
其實基本上就是屬於一個全棧的狀態
14:30.720–14:33.200
其實每個人可能很多时候
14:33.200–14:34.920
並不是說開發只管開發的事情
14:34.920–14:36.840
產品經理只管產品經理的事情
14:36.840–14:39.400
其實很多时候邊界並沒有那麼清晰
14:39.400–14:41.100
有時候其實我們在進行開發的時候
14:41.100–14:42.860
最初我們需要掌握的能力
14:42.860–14:44.960
其實往往是一個全棧開發這樣的能力
14:44.960–14:47.540
你要能夠從最初產品的功能定位
14:47.540–14:51.820
和需求梳理開始來進行操作
14:51.820–14:56.400
然後包括 Web Design 是完成一些設計相關的操作
14:56.400–14:57.500
就像大家現在看到的
14:57.500–15:00.280
我們這樣的AI數據分析系統
15:00.280–15:02.860
實際上裡面包含了非常多的Web Design相關內容
15:02.860–15:04.140
這樣的工作都在其中
15:04.140–15:06.260
因為一看AI數據分析系統就很明顯
15:06.260–15:08.820
它不是人工設計出來的
15:08.820–15:09.220
對吧
15:09.220–15:10.800
它是透過Web Design設計出來的
15:10.800–15:12.000
它是透過AI設計出來的
15:12.000–15:15.180
所以這實際上需要我們進行系統性的學習
15:15.180–15:16.100
接下來是Web Coding
15:16.100–15:19.300
具體使用AI工具來完成對應的開發工作
15:19.300–15:19.700
好的
15:19.700–15:22.620
那麼在掌握了基本的這個全棧技能之後
15:22.620–15:25.560
其實我們就算是能夠完整入門
15:25.560–15:27.320
能夠去完成一些Agent開發了
15:27.320–15:28.700
但是只有這些能力
15:28.700–15:29.780
我們說可能還不夠
15:29.780–15:33.140
你可能還需要進一步去完成一些
15:33.140–15:36.880
學習一些更加進階的Agent開發技能
15:36.880–15:41.240
你才能去完成一些更加具體工業化場景下的Agent開發
15:41.240–15:43.220
那麼具體要掌握哪些技能呢
15:43.220–15:45.580
可能包括一些基礎開發框架
15:45.580–15:46.940
包括這個ReAct框架
15:46.940–15:48.880
包括我們說的運行時框架
15:48.880–15:49.760
包括Harness框架
15:49.760–15:52.480
還有一些額外的工程化技巧和能力
15:52.480–15:53.860
比如說工具的管理
15:53.860–15:55.020
比如說這個Agentic ReAct
15:55.020–15:56.080
比如說記憶管理
15:56.080–15:57.000
比如說編排工程
15:57.000–15:57.800
上下文工程
15:57.800–15:59.420
多智能體協作等等
15:59.420–16:01.600
這些實際上屬於我們個人
16:01.600–16:02.840
更加進階這樣的能力
16:02.840–16:03.940
好的那麼再往下
16:03.940–16:04.760
我們說第五個階段
16:04.760–16:05.960
OK我們會進入來講解
16:05.960–16:08.100
關於Agent部署上線和運維優化
16:08.100–16:08.900
相關的這個內容
16:08.900–16:09.860
那麼Agent開發完畢
16:09.860–16:11.360
其實這件事情還沒結束
16:11.360–16:11.680
對吧
16:11.680–16:13.540
你還需要未來考慮持續不斷地
16:13.540–16:20.160
你當前Agent的長期部署、運維、監控、性能優化、評估等
16:20.160–16:21.740
一整套完整的這樣鏈路
16:21.740–16:25.721
所以在第五個階段我們進一步來探討關於整個
16:25.721–16:36.721
所以在第五個階段我們進一步來探討關於整個Agent的部署上線的一些基本理論，它的部署上線完整流程，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。
16:36.721–16:39.721
好 那麼再往下我們第六個階段就是webcoding進階了
16:39.721–16:41.441
那麼有了更強能力之後
16:41.441–16:45.181
那麼接下來我們說webcoding AI編程的能力也需要更強一些
16:45.181–16:47.681
當然我們現在今天跟大家講解的這個項目
16:47.681–16:48.641
相對來說還比較簡單
16:48.641–16:50.221
我們主要是通過一輪一輪的提示
16:50.221–16:53.301
然後沉澱了一些agent和沉澱了一些skill
16:53.301–16:54.841
共同來完成這樣的項目的開發
16:54.841–16:58.081
但實際上我們說對於頂尖的一些更加複雜的
16:58.081–16:59.341
AI編程的這樣場景下
16:59.341–17:00.381
你可能還需要去學習
17:00.381–17:01.461
比如說文檔驅動開發
17:01.461–17:02.941
需要去學習agent的自制循環
17:02.941–17:04.821
需要學習多智能體協同
17:04.821–17:06.561
需要學習AI自動化任務等等
17:06.561–17:08.541
這四個非常核心的議題
17:08.541–17:10.461
才能夠更快速地用好AI
17:10.461–17:12.061
通過AI這樣的槓桿
17:12.061–17:13.921
去更快速地放大你的核心能力
17:13.921–17:14.941
好 那麼再往下
17:14.941–17:15.721
我們說最後一個階段
17:15.721–17:17.561
就是40架工業項目開發實戰了
17:17.561–17:18.561
是的 我們課程裡面
17:18.561–17:19.781
其實有非常多的
17:19.781–17:21.401
能夠覆蓋現在一些看到的
17:21.401–17:22.421
比如說AI數字員工
17:22.421–17:22.981
法律
17:22.981–17:24.461
自媒體運營
17:24.461–17:25.081
AI編程
17:25.081–17:25.721
通用智能體
17:25.721–17:26.221
智能客服
17:26.221–17:26.681
數據分析
17:26.681–17:27.921
金融等各個領域的
17:27.921–17:30.221
全鏈路的這樣一個項目
17:30.221–17:36.441
全鏈路的這樣一些項目
17:36.441–17:38.521
當然其實這一些項目
17:38.521–17:41.661
現在在我們團隊官網的 Agent Playground
17:41.661–17:42.441
這個頁面裡面
17:42.441–17:44.941
其實能看到其中很多項目
17:44.941–17:48.241
那麼我們其實也是為了能夠讓大家更加清楚地看到
17:48.241–17:49.301
未來我們學習完畢之後
17:49.301–17:50.661
能夠獲得什麼樣的成果
17:50.661–17:53.661
所以我們這裡實際上是把很多項目
17:53.661–17:57.601
都放到了我們公司官網的頁面裡面來
17:57.601–18:00.381
給大家進行一個在線上這樣的體驗
18:00.381–18:02.101
比如說我們這裡隨便看一個
18:02.101–18:05.101
比如說內容運營這樣的 Agent
18:05.101–18:05.481
對不對
18:05.481–18:06.761
然後你可以直接點進去
18:06.761–18:10.781
就能看到我們當前這樣內容運營的 Agent
18:10.781–18:12.361
它是如何來進行運行的
18:12.361–18:14.901
當然我們上面其實現在是已經加載了一些
18:14.901–18:16.221
這個 MoC 的數據
18:16.221–18:19.161
能夠讓大家看到直接最後這樣的運行的效果
18:19.161–18:21.361
然後實際我們在進行運行的過程當中
18:21.361–18:23.001
實際大家暴露出來我們看成之後
18:23.001–18:26.481
所有的我們現在的這一系列 Agent
18:26.481–18:28.521
都是可以本地來進行部署
18:28.521–18:31.321
然後來進行一個實時的這樣運行
18:31.321–18:33.761
導入自己的數據來進行運行
18:33.761–18:34.841
嘗試探索
18:34.841–18:37.321
包括我們的項目遷移等等
18:37.321–18:39.941
都是可以完整地來進行實現的
18:39.941–18:41.401
那麼我們現在課程裡面的項目
18:41.401–18:43.961
實際上總共是這麼四個類型的項目
18:43.961–18:46.061
第一個是敏捷型的 Agent 開發
18:46.061–18:47.441
也是使用現在的 Open Cloud
18:47.441–18:50.541
或者 Hermes Agent 快速去完成一些簡易
18:50.541–18:53.341
快速去完成一些非常垂直的 Agent 開發
18:53.341–18:56.001
比如說飛速的智能助理
18:56.001–18:58.381
比如說 AI 運維和 SRE 的智能助手
18:58.381–19:00.561
包括 ASU 運營的員工
19:00.561–19:01.901
AI圖問工廠等等
19:01.901–19:04.281
相關的一些這樣的agent開發
19:04.281–19:06.741
那麼同時接下來我們說第二類的案例
19:06.741–19:09.281
是頂尖agent一個私有化的1比1
19:09.281–19:11.441
全功能的復刻和本地部署
19:11.441–19:13.401
比如說我們會復刻像OpenCloud
19:13.401–19:14.501
像Hermers Agent
19:14.501–19:15.321
像Cloud Code
19:15.321–19:16.121
像GBring
19:16.121–19:17.121
像Memory Link等等
19:17.121–19:19.801
那麼像這一系列的頂尖的agent
19:19.801–19:21.041
我們在進復刻了之後
19:21.041–19:23.221
其實是能夠來進行一個定制化開發
19:23.221–19:24.621
第二個也能更好去適配
19:24.621–19:27.081
你當前企業裡面高併發這樣的場景
19:27.081–19:29.121
然後同時我們是第三類的這個項目
19:29.121–19:30.741
就是工業級的agent項目組
19:30.741–19:33.101
包括工業級知識庫的項目組
19:33.101–19:35.781
包括各個業務流程復刻項目組
19:35.781–19:38.301
包括多智能體編排的這個項目組等等
19:38.301–19:40.081
也是可以來進行開發的
19:40.081–19:41.521
那麼同時我們是part4
19:41.521–19:46.101
還有4項旗艦的百萬用戶級的agent項目開發實戰
19:46.101–19:49.341
分別是編譯室的REG企業級知識工廠
19:49.341–19:50.901
然後企業AXF中台
19:50.901–19:52.201
然後是OPC
19:52.201–19:54.481
這個一人公司的數據員工團隊
19:54.481–19:55.581
和數據分析智能體
19:55.581–19:57.221
總共是有這麼四項
19:57.221–19:59.281
百萬用戶級的這樣的agent開發實戰
19:59.281–20:01.521
那麼總共我們說這四個模塊
20:01.521–20:03.241
下面總共是有四十多個
20:03.241–20:04.361
不同類型的這樣的agent
20:04.361–20:06.481
那麼其中我們在我們的公司官網裡面
20:06.481–20:08.481
實際上是上線了其中的二十多個
20:08.481–20:09.341
不同類型的agent
20:09.341–20:13.541
供大家來進行一個在線的查看實操
20:13.541–20:15.421
然後也能夠體驗的
20:15.421–20:18.021
現在我們整個的項目
20:18.021–20:18.921
最後做完了之後
20:18.921–20:20.421
是什么样的成果
20:20.421–20:21.741
那么其实也是因为现在
20:21.741–20:24.921
我们说很多的一些团队的
20:24.921–20:27.381
这个项目实际上是牛鬼蛇神
20:27.381–20:28.081
什么样都有
20:28.081–20:28.741
能不能解决
20:28.741–20:29.881
能不能具体解决问题
20:29.881–20:31.621
然後它到底具備什麼樣的性能
20:31.621–20:32.501
其實不一定
20:32.501–20:34.641
但我們實際上是希望向大家展示
20:34.641–20:38.001
我們這個專案的核心功能
20:38.001–20:39.061
以及它的運行效果
20:39.061–20:39.761
讓大家能夠看到
20:39.761–20:40.981
我們最後學完之後
20:40.981–20:42.701
能夠達到什麼樣的 level
20:42.701–20:44.461
實際上，像這樣的一系列案例
20:44.461–20:45.801
每一個這個案例
20:45.801–20:48.081
我們說如果你能夠完整學完
20:48.081–20:48.541
對吧
20:48.541–20:50.361
那麼這個思維
20:50.361–20:51.901
接下來如果你是想參加秋季招聘
20:51.901–20:52.601
或找工作
20:52.601–20:53.821
隨便寫幾個方案，放在履歷裡
20:53.821–20:55.061
其實都會有非常好的
20:55.061–20:56.141
這樣的成效
20:56.141–20:56.741
那麼所有案例
20:56.741–20:58.361
也都是我們團隊自行研發的
20:58.361–20:59.481
這類型的案例
20:59.481–21:00.761
大家拿到手之後
21:00.761–21:02.041
也都是讀一份
21:02.041–21:03.761
OK，可以
21:03.761–21:04.621
那麼這個案例實際上
21:04.621–21:05.361
大家都可以
21:05.361–21:07.281
在我們官網上進行查看
21:07.281–21:08.921
並進行體驗
21:08.921–21:10.461
那麼除此之外
21:10.461–21:11.501
我們說其實
21:11.501–21:13.121
我們今天晚上這場直播
21:13.121–21:15.361
是我們第38期課程的
21:15.361–21:16.381
可以說是最後一場
21:16.381–21:18.201
這是一場公開課的直播
21:18.201–21:19.501
那麼很快
21:19.501–21:21.501
我們第38期的課程
21:21.501–21:22.601
應該就是在今天晚上
21:22.601–21:25.121
我們第38期就會完整地封班
21:25.121–21:27.881
然後在我們第38期的課程裡
21:27.881–21:31.341
實際上為大家提供了一項非常獨特的服務
21:31.341–21:32.881
就是大家現在在這裡看到的
21:32.881–21:35.381
這個複範Agent，或者叫AI9000老師
21:35.381–21:36.981
那麼大家聽這個名字也就知道
21:36.981–21:37.301
對吧
21:37.301–21:39.201
那麼這個Agent實際上是由我們團隊
21:39.201–21:41.181
把我們過去所有的開發經驗
21:41.181–21:43.381
和我們一百萬字的課件
21:43.381–21:45.541
全部進行了一個蒸餾
21:45.541–21:47.721
然後蒸餾到一個Agent裡面去
21:47.721–21:50.741
然後大家現在看到的是當前這個Agent完整的
21:50.741–21:51.321
抱歉
21:51.321–21:53.381
完整的這個知識大腦
21:53.381–21:54.941
然後裡面有所有的
21:54.941–21:57.021
現在我們Agent開發所涉及到的
21:57.021–22:00.161
全部這樣的Agent開發知識點
22:00.161–22:01.581
和相關的內容
22:01.581–22:04.421
那麼我們當前的Agent到底有什麼用呢
22:04.421–22:06.481
當然一個是可以輔助大家進行學習
22:06.481–22:09.461
另外一個也可以輔助大家完成更高效率的Agent開發
22:09.461–22:10.741
那麼在這個Agent裡面
22:10.741–22:13.521
我們實際上蒸餾了現在老師們所有的
22:13.521–22:15.761
開發這樣的經驗技巧和對應的
22:15.761–22:18.521
不同類型的開發工具和開發框架
22:18.521–22:20.901
所有的這樣的知識體系共同匯聚成
22:20.901–22:22.821
我們現在當前的複範Agent的知識大腦
22:22.821–22:25.761
然後同時我們這裡也陸續給大家集成了
22:25.761–22:28.381
四百多個不同類型的這樣覆蓋
22:28.381–22:29.441
就比如說工程規範
22:29.441–22:30.061
多智能體
22:30.061–22:30.741
部署運維
22:30.741–22:31.381
AI編程
22:31.381–22:31.981
RAG
22:31.981–22:32.921
模型微調等等等等
22:32.921–22:35.681
涵蓋各個不同領域的相關技能
22:35.681–22:36.601
提供給各位
22:36.601–22:39.681
讓大家能夠更快速地完成
22:39.681–22:42.241
一系列的 Agent 開發
22:42.241–22:43.301
那麼針對這一連串
22:43.301–22:45.121
我們為各位精煉出的技能
22:45.121–22:46.641
實際上各位可以直接
22:46.641–22:47.721
切換到本地環境
22:47.721–22:48.981
或者安裝到本地的 Cloud Code
22:48.981–22:50.241
或者安裝到本地的 Codex
22:50.241–22:51.221
當然你也可以直接
22:51.221–22:53.961
在我們的線上平台進行運行
22:53.961–22:54.441
也是完全可以的
22:54.441–22:55.981
我們線上也為各位整合了
22:55.981–22:57.381
完整的 TY
22:57.381–22:59.541
或是說 Agent 運行時的
22:59.541–23:01.121
這樣的框架與環境
23:01.121–23:02.761
各位就可以直接在這裡面
23:02.761–23:04.421
進行技能的
23:04.421–23:08.101
讀取並進行即時運行
23:08.101–23:09.901
這是我們為各位提供的
23:09.901–23:11.881
完整的知識大腦與對應的技能
23:11.881–23:13.121
那麼有了這些內容之後
23:13.121–23:13.941
我們同時
23:13.941–23:16.041
還為各位提供了完整的
23:16.041–23:18.321
所有我們當前 Agent 開發課程中
23:18.321–23:20.721
所有這些專案的一鍵遷移
23:20.721–23:23.841
像是模板與本地部署專案的完整流程
23:23.841–23:25.201
也就是說借助我們的複發 Agent
23:25.201–23:27.281
實際上你可以一鍵就完成
23:27.281–23:29.541
我們當前專案的遷移
23:29.541–23:31.581
或是進行當前專案的二次開發
23:31.581–23:34.121
其實都完全沒有問題
23:34.121–23:35.301
各位能看到現在實際上
23:35.301–23:36.601
它就是可以圍繞我們現在
23:36.601–23:38.501
所有專案中的任何一個專案
23:38.501–23:40.301
來進行本地遷移
23:40.301–23:41.921
環境搭建與二次開發
23:41.921–23:43.741
那麼之前有很多同學會說
23:43.741–23:44.921
我們課程裡的專案很多
23:44.921–23:46.721
然後擔心在學習的過程中
23:46.721–23:47.501
可能會學不完
23:47.501–23:48.021
對不對
23:48.021–23:50.961
或者說他可能現在想迅速地去完成
23:50.961–23:52.601
某個專案的這樣一個部署上線
23:52.601–23:53.201
這樣的工作
23:53.201–23:54.401
那現在我們說
23:54.401–23:55.461
其實你借助我們的複發agent
23:55.461–23:57.521
實際上就能夠非常快速的來去完成
23:57.521–23:59.261
對應的這一係列的
23:59.261–24:01.381
所有的這個專案的安裝部署
24:01.381–24:03.081
遷移所有的這樣的這些工作
24:03.081–24:05.341
當然由於我們複發agent是集合了
24:05.341–24:06.561
我們團隊所有的
24:06.561–24:08.161
過去一段時間的開發經驗
24:08.161–24:09.161
和對應的這個skill
24:09.161–24:10.441
所以你也是可以
24:10.441–24:12.221
在我們的複發agent裡邊
24:12.221–24:14.061
直接來進行一個
24:14.061–24:15.301
這個agent開發
24:15.301–24:16.281
也是完全沒有問題
24:16.281–24:17.481
我們的複賣agent實際上
24:17.481–24:19.141
是有一整套完整的
24:19.141–24:20.361
這樣的運行終端的
24:20.361–24:21.101
你是可以直接
24:21.101–24:23.281
在我們的運行終端裡面
24:23.281–24:26.621
來進行一個最終極的
24:26.621–24:30.321
可以非常快速的去完成一系列agent開發這樣的工作。
24:30.321–24:36.121
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,
24:36.121–24:38.841
幫你更加快速的去完成你企業級的
24:38.841–24:40.521
agent的開發的應用落地
24:40.521–24:42.581
當然對於這個複發agent來說
24:42.581–24:44.321
我們說它的功能其實非常豐富
24:44.321–24:46.381
那這個agent實際上單獨
24:46.381–24:48.181
給我們38期的學員提供的
24:48.181–24:50.201
一項特殊的一個福利
24:50.201–24:53.361
那麼也是因為我們複發agent是首期推出
24:53.361–24:55.101
也是我們的38期課程
24:55.101–24:57.241
第一次推出的這樣的特殊的這樣的服務
24:57.241–24:59.641
所以也就只有我們的首期
24:59.641–25:01.121
是免費的狀態
25:01.121–25:02.941
那麼對於像Recurrent Agent來說
25:02.941–25:05.201
當然它其實並不屬於完整意義上的
25:05.201–25:06.421
我們課程這樣的產品
25:06.421–25:08.301
但是我們也覺得說
25:08.301–25:09.781
這樣的一個東西
25:09.781–25:11.361
這樣的Agent能夠更好地
25:11.361–25:12.101
幫助到大家
25:12.101–25:14.061
未來的學習和工作
25:14.061–25:14.921
所以老師們其實
25:14.921–25:16.181
投入很長時間來進行研發
25:16.181–25:17.641
那麼首期我們的Recurrent Agent
25:17.641–25:18.821
是完全免費的
25:18.821–25:19.821
那麼到第39期的話
25:19.821–25:20.901
接下來我們可能就是
25:20.901–25:22.821
每一期是按期來進行
25:22.821–25:24.141
額外的收費了
25:24.141–25:25.041
我們是1000塊錢
25:25.041–25:26.181
一期的這樣的定價
25:26.181–25:27.401
所以大家現在
25:27.401–25:29.121
如果對我們Agent開發課程
25:29.121–25:29.721
感興趣的話
25:29.721–25:31.301
那麼報名我們的第38期
25:31.301–25:32.581
其實仍然還是可以免費
25:32.581–25:34.221
獲得我們的Recurrent Agent
25:34.221–25:35.521
這樣的一個專屬福利的
25:35.521–25:39.361
並且我們第38期是今天晚上就全部封班了
25:39.361–25:43.401
所以大家如果對我們的課程感興趣的話
25:43.401–25:44.781
那麼今天晚上購買第38期
25:44.781–25:46.661
就是我們最後的時間了
25:46.661–25:50.241
同時因為我們第38期今天晚上就會全部的封班結束
25:50.241–25:53.241
那麼明天我們第39期新班就會上線
25:53.241–25:55.741
所以大家現在如果報名我們第38期的同學
25:55.741–25:57.221
還可以獲得買一贈一
25:57.221–26:00.961
也就是說能夠獲得贈送第39期的
26:00.961–26:02.721
全部的新增內容的
26:02.721–26:04.381
這樣特殊的福利
26:04.381–26:07.581
所以今天大家報名肯定是非常划算的
26:07.581–26:08.621
這樣的一個狀態
26:08.621–26:09.701
那麼到第39期之後
26:09.701–26:12.381
首先，我們的 Repro Agent 肯定是要收費了
26:12.381–26:15.181
然後同時，我們的課程定價也會有所調整
26:15.181–26:15.981
那麼大家接下來
26:15.981–26:19.641
如果說，比如說大家要進行秋招這樣的衝刺
26:19.641–26:21.821
或者接下來是要來圍繞 Agent 開發
26:21.821–26:23.801
來進行企業工業級這樣的落地的話
26:23.801–26:25.281
那麼也歡迎大家抓緊時間
26:25.281–26:27.421
掃描現在螢幕當中的二維碼，添加我們的助教老師
26:27.421–26:28.621
然後回覆「大模型」
26:28.621–26:31.141
就能看到我們今天晚上即將封班的
26:31.141–26:34.141
第 38 期課程的最後特價
26:34.141–26:37.341
這樣的名額和我們現在這門課程
26:37.341–26:39.641
完整的課程大綱和對應的課程介紹
26:39.641–26:43.021
和每一個內容模組的功能介紹
26:43.021–26:44.841
當然，現在我們第 38 期的內容
26:44.841–26:46.401
基本上都已經上線了
26:46.401–26:48.421
然後我們的 Repro Agent 也是大家報名完之後
26:48.421–26:50.881
就可以直接領取來進行一個使用了
26:50.881–26:53.261
那麼我們團隊其實也是
26:53.261–26:55.481
總共是開課 6 年的時間
26:55.481–26:58.401
現在在我們課程平台上也有 2 萬多節的課程
26:58.401–26:59.921
然後我們有 7 萬多名學員
26:59.921–27:01.641
參與到我們課程學習當中來
27:01.641–27:03.901
那麼我們的課程應該是頁面上
27:03.901–27:05.661
市面上在這個為數不多的
27:05.661–27:07.881
大家看到其實一直專注於來講解
27:07.881–27:10.761
大模型 AI 技術的這樣的一個團隊了
27:10.761–27:14.021
那麼第 38 期確實是我們今年以來
27:14.021–27:15.341
最大的一輪的內容
27:15.341–27:16.641
這樣的改版和迭代
27:16.641–27:19.141
那麼確實今天晚上也是最後的
27:19.141–27:21.121
第 38 期課程
27:21.121–27:22.181
曝名（公布價格）的這樣時間
27:22.181–27:24.321
所以大家如果對我們課程感興趣
27:24.321–27:25.021
換一下掃描
27:25.021–27:25.821
現在螢幕當中的二維碼
27:25.821–27:27.521
添加我們助教老師來進行諮詢
27:27.521–27:28.761
當然我們說除了
27:28.761–27:30.601
我們現在大模型 Agent 開發實戰課之外
27:30.601–27:31.561
我們說還有一門課程
27:31.561–27:32.481
還有三門課程
27:32.481–27:35.481
分別是沐陽老師講解的AI程式開發實戰課
27:35.481–27:36.901
以及我來講解的Open Cloud
27:36.901–27:38.241
智能體應用實戰課
27:38.241–27:40.461
和大模型原理與訓練實戰課
27:40.461–27:43.841
這三門課程分別涵蓋三個不同類型的細分領域
27:43.841–27:45.801
例如AI程式開發課主要講解
27:45.801–27:47.361
通用領域下的AI程式開發
27:47.361–27:49.241
那麼Open Cloud智能體應用實戰課
27:49.241–27:50.721
主要是介紹Open Cloud
27:50.721–27:53.481
如何讓Open Cloud圍繞具體不同的場景
27:53.481–27:54.681
來完成智能體開發
27:54.681–27:57.061
同時大模型原理與訓練實戰課
27:57.061–27:59.521
這門課程主要會講解
27:59.521–28:01.561
例如底層的Transformer原理
28:01.561–28:02.281
開始進行講解
28:02.281–28:05.261
一路講解到目前頂尖模型的訓練
28:05.261–28:07.781
這樣的一些流程和模型後訓練
28:07.781–28:13.481
包括強化學習和智能體強化學習
28:13.481–28:14.801
相關的一些內容
28:14.801–28:15.641
好的
28:15.641–28:16.881
不管大家對哪門課程感興趣
28:16.881–28:18.261
都可以掃描現在螢幕上的二維碼
28:18.261–28:20.341
聽講我們沐陽老師來進行諮詢
28:20.341–28:23.181
好 那麼我們今天公開課的上半場內容
28:23.181–28:24.561
到這裡就全部結束了
28:24.561–28:25.741
我們先稍稍休息一下
28:25.741–28:27.621
然後再開始今天下半場的內容
0:00.000–0:09.000
zh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。
當然有了Codex的使用過程之後，接下來我們就來看看如何妥善使用Codex，以執行完整的鏈路。
0:09.000–0:25.000
zh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。
這裡其實有一個大家目前比較痛點的問題，就是對於當前的整個Deep Seek來說，其本身模型其實並沒有任何視覺方面的能力。
0:25.000–0:25.440
zh对吧
對吧
0:25.440–0:28.240
zh所以我们当我们现在的这个小型的这个任务呢
所以當我們現在進行這個小型任務時
0:28.240–0:30.020
zh是给我们当前的DeepSeek
是為當前的DeepSeek
0:30.020–0:31.820
zh给它加上一个视觉这样的能力
賦予視覺這樣的能力
0:31.820–0:34.600
zh那么我们当前当时的现在的这个DeepSeek呢
那麼我們當前現有的這個DeepSeek呢
0:34.600–0:36.260
zh实际上在进行运行的过程当中啊
實際上在運行過程中
0:36.260–0:37.920
zh它呢实际上是能够啊
它實際上能夠
0:37.920–0:40.500
zh跟我们的Kodaks进行很好的这样的响应啊
與我們的Kodaks進行良好的響應
0:40.500–0:43.180
zh然后呢完成各式各样的这个交互的工作的啊
然後完成各種各樣的交互工作
0:43.180–0:44.960
zh但是呢由于它现在啊
但是由於它現在
0:44.960–0:45.760
zh并没有视觉能力
並沒有視覺能力
0:45.760–0:48.400
zh所以呢会导致它在实际进行开发的过程当中啊
所以會導致它在實際開發過程中
0:48.400–0:50.860
zh经常会遇到很多的这个问题啊
經常遇到很多問題
0:50.860–0:53.180
zh我们现在在进行很多项目开发的这个时候
當我們現在進行許多項目開發時
0:53.180–0:55.280
zh其实都会有这样的功能
其實都會有這樣的場景
0:55.280–0:56.500
zh就是让它运行的过程当中
就是在運行過程中
0:56.500–0:59.840
zh去结一个我们当前前端的这样的图片
截取我們當前前端的圖片
0:59.840–1:00.180
zh对不对
對吧
1:00.180–1:02.200
zh然后看一下我们当前前端
然後查看我們當前前端
1:02.200–1:03.380
zh它是长什么样
它是什麼樣子
1:03.380–1:05.840
zh然后有什么地方需要来进行一个调整
然後有哪些地方需要調整
1:05.840–1:08.020
zh然后再反过头去优化
再回頭去優化
1:08.020–1:10.280
zh我们说原始的这样的图片
我們所說的原始圖片
1:10.280–1:11.020
zh这样的效果
這樣的呈現效果
1:11.020–1:11.400
zh对不对
對吧
1:11.400–1:12.740
zh然后再来进行开发
然後再進行開發
1:12.740–1:13.720
zh但是由于现在
但由於現在
1:13.720–1:16.440
zhDeepseek V4这个模型本身没有视觉这样的能力
Deepseek V4這個模型本身沒有視覺能力
1:16.440–1:18.000
zh所以我们可能需要考虑
所以我們可能需要考慮
1:18.000–1:19.600
zh怎么样把视视觉这个能力
如何將視覺能力
1:19.600–1:21.620
zh加入到当前Codex的体系里面来
加入到當前Codex的體系中
1:21.620–1:23.480
zh然后才能够很好的去知道
然後才能很好地了解
1:23.480–1:23.980
zh对不对
對吧
1:23.980–1:25.720
zh整个的一些开发的这样的工作
整個開發相關的工作
1:25.720–1:27.480
zh所以这里面我们采用的方案
所以這裡我們採用的方案
1:27.480–1:28.680
zh是使用千万3.8max
使用的是千万3.8max
1:28.680–1:32.720
zh来作为它的视觉的这样的能力的补充
來作為其視覺能力的補充
1:32.720–1:36.380
zh然后通过MCP这样的方式来进行调用
然後通過MCP這樣的調用方式進行操作
1:36.380–1:39.260
zh这里面其实有一整套完整的这样的代码
這裡面其實有一套完整的這樣的程式碼
1:39.260–1:41.240
zh然后这里面很多代码
然後這裡面很多程式碼
1:41.240–1:42.740
zh我们就不一一展开来说了
我們就不一一展開來說了
1:42.740–1:43.740
zh但大家需要知道的是
但大家需要知道的是
1:43.740–1:45.140
zh这里我们采用的解决方案
這裡我們採用的解決方案
1:45.140–1:46.120
zh这也是我们之后
這也是我們之後
1:46.120–1:48.020
zh课程在进行开发的过程当中
課程在進行開發的過程當中
1:48.020–1:49.960
zh非常核心的解决方案
非常核心的解決方案
1:49.960–1:52.520
zh就是我们这里是给它设置了一个
就是我們這裡是給它設置了一個
1:52.520–1:54.340
zhMCP的这样的服务和工具
MCP這樣的服務和工具
1:54.340–1:57.100
zh让它之后在实际运行的过程当中
讓它之後在實際運行的過程當中
1:57.100–1:59.760
zh一旦出现了一些视觉方面的任务
一旦出現了一些視覺方面的任務
1:59.760–2:01.820
zh就去使用我们当前的
就去使用我們當前的
2:01.820–2:03.740
zh这个MCP这样的工具
這個MCP這樣的工具
2:03.740–2:06.060
zh然后给我们Chem3 Max
然後給我們Chem3 Max
2:06.060–2:08.560
zh来进行一个输入
來進行一個輸入
2:08.560–2:09.840
zh然后让我们Chem3 Max
然後讓我們Chem3 Max
2:09.840–2:11.240
zh给出一个反馈
給出一個反饋
2:11.240–2:13.780
zh然后最后来进行一个灵活的调整
然後最後來進行一個靈活的調整
2:13.780–2:14.420
zh是这么一回事
是這麼一回事
2:14.420–2:16.040
zh所以我们这些实际上相当于是在
所以我們這些實際上相當於是在
2:16.040–2:18.560
zh本地是完整的搭建了一个
本地是完整的搭建了一個
2:18.560–2:20.900
zh这个mcp的独立的这样的服务
這個MCP的獨立的這樣的服務
2:20.900–2:25.160
zh来让现在整个的视觉的需求
來讓現在整個的視覺的需求
2:25.160–2:27.320
zh能够直接转交给我们当前的
能夠直接轉交給我們當前的
2:27.320–2:29.120
zh前五三点八max这样的模型
前五點三八max這樣的模型
2:29.120–2:29.980
zh来进行视觉识别
來進行視覺識別
2:29.980–2:31.900
zh当然其实这里面你转交给
當然其實這裡面你轉交給
2:31.900–2:33.540
zh前五三点八来进行视觉识别也可以
前五點三八來進行視覺識別也可以
2:33.540–2:36.380
zh或者你也可以转交给任意的一些开源模型
或者你也可以轉交給任意的一些開源模型
2:36.380–2:38.060
zh或者其他的一些模型
或者其他的一些模型
2:38.060–2:40.040
zh来进行视觉识别也都ok
來進行視覺識別也都OK
2:40.040–2:41.820
zh这里面的最后是给大家看到
這裡面的最後是給大家看到
2:41.820–2:44.200
zh我们现在做的一个小型的这样的项目
我們現在做的一個小型的這樣的專案
2:44.200–2:47.580
zh上面其实有完整的运行的指令
上面其實有完整的運行的指令
2:47.580–2:48.740
zh和运行这样代码
和運行這樣程式碼
2:48.740–2:50.560
zh然后最后能看出来的
然後最後能看出來的
2:50.560–2:52.140
zh完整的运行这个效果
完整的運行這個效果
2:52.140–2:52.800
zh实际上就是
實際上就是
2:52.800–2:53.740
zh现在先让
現在先讓
2:53.740–2:55.460
zh现在的DeepseekV4 Flash
現在的Deepseek V4 Flash
2:55.460–2:56.660
zh做了一个网页
做了一個網頁
2:56.660–2:57.900
zh这个网页实际上
這個網頁實際上
2:57.900–3:00.260
zh是一个围绕某一个项目的
是圍繞某個專案的
3:00.260–3:01.020
zh这样的一个
這樣的
3:01.020–3:03.060
zh目前项目开发进度的一个表
目前專案開發進度表
3:03.060–3:04.540
zh这样的一个网页
這樣的網頁
3:04.540–3:05.300
zh那么这个网页
那麼這個網頁
3:05.300–3:05.780
zh你会发现
你會發現
3:05.780–3:07.300
zh其实视觉效果还可以
其實視覺效果還不錯
3:07.300–3:08.000
zh做的还不错
做得還不錯
3:08.000–3:08.880
zh然后做完之后
然後做完之後
3:08.880–3:10.500
zh这里面我们又进行了一版
這裡我們又進行了一版
3:10.500–3:12.180
zh移动端的适配
行動端的適配
3:12.180–3:13.600
zh和移动端的运行
和行動端的運行
3:13.600–3:14.860
zh然后你会发现
然後你會發現
3:14.860–3:16.640
zh移动端有些问题
行動端有些問題
3:16.640–3:16.940
zh对不对
對吧
3:16.940–3:19.040
zh它整个的视觉效果就会有一些问题
它整個的視覺效果就會有一些問題
3:19.040–3:20.220
zh所以我们这里
所以我們這裡
3:20.220–3:22.580
zh接下来我们就把截图
接下來我們就把截圖
3:22.580–3:24.240
zh直接来进行一个输入
直接來進行一個輸入
3:24.240–3:25.180
zh然后结构化
然後結構化
3:25.180–3:28.220
zh输入我们当前的这样的一个审查的目标
輸入我們當前的這樣的審查目標
3:28.220–3:28.820
zh对不对
對吧
3:28.820–3:32.500
zh然后直接把我们当前这样的问题上报
然後直接把我們當前的這樣的問題上報
3:32.500–3:33.900
zh然后通过我们的Codex
然後通過我們的Codex
3:33.900–3:37.200
zh来去调用远程的MCP这样的服务
來去調用遠端的MCP服務
3:37.200–3:39.000
zh调用远程的千文3.8max
調用遠端的千問3.8max
3:39.000–3:41.380
zh的视觉这样的服务
的視覺服務
3:41.380–3:44.900
zh然后来进行一个完整的响应和读取
然後來進行一個完整的響應和讀取
3:44.900–3:46.400
zh这里面说我们整个
這裡面說我們整個
3:46.400–3:48.640
zh它基本的一个运行这样的状态
它基本的一個運行狀態
3:48.640–3:51.340
zh生成完了一个配置之后
生成完了一個配置之後
3:51.340–3:53.900
zh我们这里就有一个简单的配置这样的brief
我們這裡就有一個簡單的配置brief
3:53.900–3:56.580
zh然后让千万三.8来进行读取
然後讓千問3.8來進行讀取
3:56.580–3:57.220
zh读取完了之后
讀取完了之後
3:57.220–4:00.740
zh它能返回一个当前配置的反馈的结果
它能返回當前配置的反饋結果
4:00.740–4:02.460
zh那么接下来继续使用
那麼接下來繼續使用
4:02.460–4:05.160
zh这codex的搭配我们Deepseek vs Flash
這Codex搭配我們的Deepseek V4 Flash
4:05.160–4:06.720
zh直接来进行一个改版
直接進行改版
4:06.720–4:09.240
zh那么直接二轮来进行改版了之后
那麼直接進行第二輪改版之後
4:09.240–4:11.220
zh那么实际上它是改版了很多的内容
實際上它修改了許多內容
4:11.220–4:12.640
zh具体的提示词大家也可以看
具體的提示詞大家可以參考
4:12.640–4:14.440
zh我们文本里的内容
我們文字檔中的內容
4:14.440–4:15.060
zh然后最后呢
然後最後呢
4:15.060–4:18.260
zh他就围绕我们刚才这个问题来进行一轮修复
它就圍繞我們剛才的問題進行一輪修復
4:18.260–4:19.280
zh修复完了之后呢
修復完成之後呢
4:19.280–4:21.720
zh你会发现他的刚刚我们看到的移动端
你會發現我們剛才看到的行動裝置
4:21.720–4:22.740
zh部分版面
部分版面
4:22.740–4:26.300
zh他的内容发生一些平移
其內容發生了一些位移
4:26.300–4:27.680
zh之后这个问题就被修复了
之後這個問題就被修復了
4:27.680–4:30.540
zh这个其实是一个非常简单的一个问题
這其實是一個非常簡單的問題
4:30.540–4:32.420
zh当然最后还有一个验收的过程
當然最後還有一個驗收的過程
4:32.420–4:35.300
zh这个其实是一个非常简单的一个问题
這其實是一個非常簡單的問題
4:35.300–4:36.000
zh然后呢
然後呢
4:36.000–4:38.240
zh基本上我们用他来进行测试
基本上我們用它來進行測試
4:38.240–4:39.320
zh总共也就两条命令
總共也就兩條指令
4:39.320–4:39.760
zh一个呢
一個是
4:39.760–4:42.300
zh是让他先去完成当前的这样的一个
讓它先完成當前的這個
4:42.300–4:46.480
zh当前对应的网页的创建
對應網頁的建立
4:46.480–4:47.400
zh然后创建完了之后
然後建立完成之後
4:47.400–4:48.640
zh那么接下来我们跟他说
那麼接下來我們告訴它
4:48.640–4:49.560
zh网页创建
網頁建立
4:49.560–4:53.080
zh让他来进行一轮视觉审查
讓它進行一輪視覺審查
4:53.080–4:54.980
zh然后同时由于我们现在是使用
然後同時因為我們現在是使用
4:54.980–4:57.020
zhmcp的这样的服务
MCP 這樣的服務
4:57.020–4:59.640
zh所以它其实是一个本地的
所以它其實是一個本地的
4:59.640–5:01.580
zh一个mcp的sse的服务
MCP 的 SSE 服務
5:01.580–5:03.360
zh然后mcp的服务
然後 MCP 服務
5:03.360–5:06.460
zh尽管它是一个单独的mcp的服务
儘管它是一個單獨的 MCP 服務
5:06.460–5:09.180
zh但是实际上它是一个本地大模型的
但實際上它是本地大模型的
5:09.180–5:10.240
zh一个响应的过程
一個回應過程
5:10.240–5:11.580
zh内部我们其实是有脚本
內部我們其實有腳本
5:11.580–5:16.580
zh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
呼叫千問 3.8 來針對我們需要審查的 HTML
5:16.580–5:18.920
zh直接来进行读取
直接進行讀取
5:18.920–5:21.300
zh然后直接给出最后的反馈这样的结果
然後直接給出最後的回饋結果
5:21.300–5:25.540
zh当然其实你如果你是使用本地的千万三点八
當然其實如果你使用本地的千問 3.8
5:25.540–5:27.500
zh你是使用千万三点八模型的API
你是使用千問 3.8 模型的 API
5:27.500–5:29.360
zh直接来进行运行其实也是可以的
直接進行運行其實也是可以的
5:29.360–5:31.240
zh也就是说如果对于你当前的Codex来说
也就是說，如果你目前的 Codex
5:31.240–5:35.840
zh如果你现在的Codex本身也是比如说直接接入千万三点八
如果你現在的 Codex 本身也是例如直接接入千問 3.8
5:35.840–5:36.780
zh它本身就有视觉能力
它本身就具備視覺能力
5:36.780–5:40.380
zh或者是让我们上一场更坏课直接接入KimiK3这个模型
或者讓我們上一堂課直接接入 Kimi K3 這個模型
5:40.380–5:41.520
zh本身就有视觉能力的话
本身就具備視覺能力的話
5:41.520–5:45.520
zh那么它其实也是可以直接来去完成对内容审查的
那麼它其實也可以直接完成內容審查
5:45.520–5:46.580
zh这个其实没问题
這其實沒問題
5:46.580–5:48.180
zh你就不需要有这个mcp这样的工具了
你就不需要這個 MCP 這樣的工具了
5:48.180–5:49.980
zh但是对于deep seek来说
但對於 DeepSeek 來說
5:49.980–5:51.060
zh确实它没有视觉这个能力
確實它沒有視覺這個能力
5:51.060–5:54.420
zh所以你得有一个负责视觉审查的mcp工具在这
所以你必須有一個負責視覺審查的 MCP 工具
5:54.420–5:56.620
zh当然如果你的签用3.8这个比较麻烦
當然如果你使用 3.8 這個比較麻煩
5:56.620–5:58.440
zh或者本身它的定价比较高的话
或者本身它的定價比較高的話
5:58.440–6:01.500
zh你也可以就比如说直接给它做一个
你也可以例如直接為它做一個
6:01.500–6:03.420
zh本地部署一个简单的
本地部署一個簡單的
6:03.420–6:05.500
zh它拥有视觉能力的这样的模型
具備視覺能力的模型
6:05.500–6:07.760
zh其实也是能够帮你审查出一些问题的
其實也能幫你審查出一些問題
6:07.760–6:10.720
zh因为其实对于像deep seek v4 flash这种模型来说
因為對於像 DeepSeek V4 Flash 這種模型來說
6:10.720–6:12.220
zh由于它本身指令跟随眼能力很强
由於它本身的指令跟隨能力很強
6:12.220–6:14.460
zh所以你其实并不需要非常精准的跟他说
所以你其實不需要非常精確地告訴它
6:14.460–6:16.580
zh你这里123455个地方有问题
這裡 123455 個地方有問題
6:16.580–6:17.620
zh然后让他来进行修改
然後讓它來進行修改
6:17.620–6:18.280
zh其实也不需要
其實也不需要
6:18.280–6:21.560
zh他其实是能够直接指出大概的问题
它其實能夠直接指出大概的問題
6:21.560–6:24.160
zh他就会围绕这些问题来进行深度的探讨
它就會圍繞這些問題進行深入探討
6:24.160–6:25.260
zh检查跟修改
檢查與修改
6:25.260–6:26.720
zh所以这个其实没有什么问题
所以這其實沒什麼問題
6:26.720–6:28.080
zh当然下面我们这里还给大家
當然我們下面這裡還給大家
6:28.080–6:29.780
zh还给了大家一套Seguus
還提供了一套 Skill
6:29.780–6:32.060
zhSeguus就是非常灵活的
Skill 就是非常靈活的
6:32.060–6:35.780
zh一旦触发了当前的视觉审查这样的任务
一旦觸發了當前的視覺審查任務
6:35.780–6:37.720
zh他就调用对应的MCP的工具
它就調用對應的 MCP 工具
6:37.720–6:38.080
zh对不对
對吧
6:38.080–6:41.680
zh来进行完整的执行
來進行完整的執行
6:41.680–6:43.080
zh当然这个skill
當然這個 Skill
6:43.080–6:44.540
zh其实相对来说会有点点复杂
其實相對來說會有點複雜
6:44.540–6:47.900
zh我们这里是总共是有规范好的输入
我們這裡總共有規範好的輸入
6:47.900–6:49.140
zh然后工具合同
然後工具合約
6:49.140–6:49.900
zh执行步骤
執行步驟
6:49.900–6:51.080
zh失败边界的审查
失敗邊界的審查
6:51.080–6:51.820
zh跟输出的收敛
與輸出的收斂
6:51.820–6:54.260
zh因为这里其实它会设置到多轮的调整
因為這裡其實它會設定到多輪的調整
6:54.260–6:56.240
zh就比如说我们对于当前某个页面来说
就比如說我們對於當前某個頁面來說
6:56.240–6:58.160
zh其实它的视觉验收
其實它的視覺驗收
6:58.160–6:59.740
zh应该是它必备的一个环节
應該是它必備的一個環節
6:59.740–7:01.400
zh但是并不代表每次修改完了之后
但是並不代表每次修改完了之後
7:01.400–7:03.200
zh它的视觉验收都能够通过
它的視覺驗收都能夠通過
7:03.200–7:05.100
zh所以这里面才会有
所以這裡面才會有的
7:05.100–7:07.040
zh关于说它多轮的调整收敛的
關於說它多輪的調整收斂的
7:07.040–7:08.100
zh这样的一个问题
這樣的一個問題
7:08.100–7:09.020
zh总之就是
總之就是
7:09.020–7:10.860
zh我们当上面这个skill
我們當上面這個skill
7:10.860–7:12.240
zh搭配着我们刚刚也大家好的
搭配著我們剛剛也大家好的
7:12.240–7:12.660
zh这MCP
這MCP
7:12.660–7:13.540
zh他做的这个事情
他做的這個事情
7:13.540–7:14.600
zh是我们现在
是我們現在
7:14.600–7:16.120
zh先每次开发完了之后
先每次開發完了之後
7:16.120–7:17.300
zh接下来我们就用PlayerWrite
接下來我們就用PlayerWrite
7:17.300–7:18.000
zh来进行截图
來進行截圖
7:18.000–7:18.720
zh截图完了之后
截圖完了之後
7:18.720–7:20.020
zh有一个具体的哈希值
有一個具體的雜湊值
7:20.020–7:21.520
zh然后跟我们说
然後跟我們說
7:21.520–7:23.240
zh现在就已经有了一个
現在就已經擁有了
7:23.240–7:24.860
zh基本的需要来进行视觉审核
基本的需要來進行視覺審核
7:24.860–7:25.500
zh这样的输入了
這樣的輸入了
7:25.500–7:26.520
zh然后接下来
然後接下來
7:26.520–7:27.700
zh有一个工具可通
有一個工具可通
7:27.700–7:28.520
zh工具可通的实际上
工具可通的實際上
7:28.520–7:29.840
zh就是把我们现在
就是把我們現在
7:29.840–7:30.940
zh对应的需要审查
對應的需要審查
7:30.940–7:31.560
zh这个内容
這個內容
7:31.560–7:32.260
zh图片
圖片
7:32.260–7:33.960
zh然后室口和业务目标
然後室口和業務目標
7:33.960–7:34.540
zh审查维度
審查維度
7:34.540–7:35.480
zh放到同一个请求
放到同一個請求
7:35.480–7:39.240
zh然后交给我们外部的MCP工具来进行一个执行
然後交給我們外部的MCP工具來進行一個執行
7:39.240–7:40.800
zh然后接下来执行步骤
然後接下來執行步驟
7:40.800–7:44.820
zh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
執行步驟是我們希望外部工具是按照這樣的方式來進行執行
7:44.820–7:47.840
zh目标和原码 截图 审查 等等等等
目標和原碼 截圖 審查 等等等等
7:47.840–7:50.360
zh然后定义好我们现在失败具体的这样的
然後定義好我們現在失敗具體的這樣
7:50.360–7:53.400
zh我们现在出现了这样的问题
我們現在出現了這樣的問題
7:53.400–7:55.220
zh以及外部工具在进行调用的过程当中
以及外部工具在進行調用的過程中
7:55.220–7:57.400
zhMCP在进行调用的过程当中如果出现了问题
MCP在進行調用的過程中如果出現了問題
7:57.400–8:00.100
zh它是怎么样记录它自己当前运行的这样的问题
它會如何記錄它當前運行的這類問題
8:00.100–8:07.700
zh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。
然後最後返回一組結果，包括我們現在需要處理的問題，等等。最後審查這樣的結果。
8:07.700–8:11.080
zh然后同时它还有非常详细的输出跟收敛
然後同時它還有非常詳細的輸出與收斂
8:11.080–8:12.020
zh然后所谓输出跟收敛
然後所謂的輸出與收斂
8:12.020–8:15.160
zh指的是它会不断的去铲除我们上面的
指的是它會不斷地清除我們上面的
8:15.160–8:17.060
zh需要进行视觉输入这样的内容
需要進行視覺輸入這樣的內容
8:17.060–8:18.920
zh就每次运行完之后都会再解词图
就每次運行完之後都會再解構圖
8:18.920–8:20.880
zh然后去看看现在有没有变化
然後去看看現在有沒有變化
8:20.880–8:22.380
zh然后再让外部审核一次
然後再讓外部審核一次
8:22.380–8:24.140
zh然后如果有问题就再改
然後如果有問題就再修改
8:24.140–8:25.160
zh如果没有问题最后就收敛
如果沒有問題最後就收斂
8:25.160–8:25.820
zh真的没回事
真的沒關係
8:25.820–8:28.400
zh所以这个实际上是一个完整的skill
所以這個實際上是一個完整的技能
8:28.400–8:30.020
zh这个skill也是我们接下来
這個技能也是我們接下來
8:30.020–8:34.700
zh非常重要的一个需要去运行的skill了
非常重要的一個需要去運行的技能
8:34.700–8:36.560
zh需要去使用的一个skill
需要去使用的一個技能
8:36.560–8:38.540
zh因为在我们未来的项目开发里面
因為在我們未來的項目開發裡面
8:38.540–8:41.480
zh其实会反复用到非常多的
其實會反覆用到非常多的
8:41.480–8:42.380
zh不是非常多
不是非常多
8:42.380–8:45.000
zh就是每次运行其实都会涉及到对应的
就是每次運行其實都會涉及到對應的
8:45.000–8:48.020
zh这个skill的对应的视觉能力的这样的审查
這個技能對應的視覺能力的審查
8:48.020–8:50.400
zh所以这个skill在我们课程里面也是有的
所以這個技能在我們課程裡面也是有的
8:50.400–8:54.220
zh包括它背后一整套的这样的一些工具
包括它背後一整套的這樣的一些工具
8:54.220–8:56.320
zh其实在我们的课程里面都是有
其實在我們的課程裡面都是有
8:56.320–8:58.340
zh就上面我们其实非常快的给大家看了一下
就上面我們其實非常快的給大家看了一下
8:58.340–9:00.000
zh有很多的一些脚本
有很多的一些腳本
9:00.000–9:01.520
zh但是这上面的每一个脚本
但是這上面的每一個腳本
9:01.520–9:03.540
zh其实我们都没有把它打开来
其實我們都沒有把它打開來
9:03.540–9:05.740
zh来进行一个详细的查看
來進行一個詳細的查看
9:05.740–9:08.560
zh那么这脚本在我们的课件里面其实也都是有的
那麼這腳本在我們的課件裡面其實也都是有的
9:08.560–9:12.220
zh所有这个脚本都是用于去围绕我们当前的视觉
所有這個腳本都是用於去圍繞我們當前的視覺
9:12.220–9:16.760
zh来进行一些审查和输出对应的视觉审核的结果的
來進行一些審查和輸出對應的視覺審核的結果的
9:16.760–9:17.800
zh这样的一些脚本
這樣的一些腳本
9:17.800–9:20.160
zh这个大家回头可以练到课件之后
這個大家回頭可以練到課件之後
9:20.160–9:22.460
zh自己来进行一个部署和来进行一个使用
自己來進行一個部署和來進行一個使用
9:22.460–9:22.900
zh好
好
9:22.900–9:24.600
zh那么基本上我们就到这
那麼基本上我們就到這
9:24.600–9:28.180
zh对于像Codex的一个基本的简单的使用入门
對於像 Codex 這樣的基本簡單使用入門
9:28.180–9:30.740
zh大家也就能明白它有哪些功能
大家也就能明白它有哪些功能
9:30.740–9:32.280
zh然后我们在实际使用过程当中
然後我們在實際使用過程中
9:32.280–9:33.740
zh有哪些注意事项
有哪些注意事項
9:33.740–9:36.840
zh以及我们给它补充了一个非常重要的环节
以及我們給它補充了一個非常重要的環節
9:36.840–9:40.980
zh就是关于Deepstick V4的Codex的视觉方面这样的问题
就是關於 Deepstick V4 的 Codex 視覺方面等問題
9:40.980–9:44.020
zh但是我们的课件的上面这一小节
但是我們的課件上面這一小節
9:44.020–9:45.480
zh应该是有一点小问题
應該是有一點小問題
9:45.480–9:48.000
zh因为很多截图感觉没有加载出来
因為很多截圖感覺沒有載出來
9:48.000–9:48.840
zh就是这一张
就是這一張
9:48.840–9:50.120
zh其实很多截图没有加载出来
其實很多截圖沒有載出來
9:50.120–9:51.880
zh稍后再给大家更新一个版本
稍後再給大家更新一個版本
9:51.880–9:52.920
zh理论上的话
理論上來說
9:52.920–9:53.880
zh我们最下面
我們最下面
9:53.880–9:57.460
zh最下面整个的操作的过程当中
最下面整個的操作過程中
9:57.460–9:59.760
zh应该是每一项的操作
應該是每一項的操作
9:59.760–10:00.660
zh每一项的操作
每一項的操作
10:00.660–10:03.840
zh他们应该都有一个Codex的TY截图的
他們應該都有一個 Codex 的 TY 截圖
10:03.840–10:06.380
zh但是TY截图好像被吃了
但是 TY 截圖好像被吃掉了
10:06.380–10:10.200
zh导致我们现在这样的整个页面看起来稍微有点点干
導致我們現在這樣的整個頁面看起來稍微有點空
10:10.200–10:11.320
zh这个不着急
這個不著急
10:11.320–10:12.940
zh我们一会儿把这个截图补充上来
我們一會兒把這個截圖補充上來
10:12.940–10:13.920
zh再给大家来看一下
再給大家看一下
10:13.920–10:14.600
zh好
好
10:14.600–10:18.140
zh那么了解了关于Codex的基本的功能之后
那麼了解了關於 Codex 的基本功能之後
10:18.140–10:20.660
zh那么接下来我们说还有最后两张的内容
那麼接下來我們說還有最後兩張的內容
10:20.660–10:22.920
zh当然这两张内容我会放到下半场来进行讲解
當然這兩張內容我會放到下半場來進行講解
10:22.920–10:27.080
zh那么一张是我们接下来就需要使用好我们的Codex
那麼一張是我們接下來就需要使用好我們的 Codex
10:27.080–10:32.520
zh来去完成我们当前的数据分析的项目的生成
來去完成我們當前的數據分析項目的生成
10:32.520–10:34.580
zh和我们当前这个数据分析项目
和我們當前這個數據分析項目
10:34.580–10:36.140
zh从零到一来进行完整开发
從零到一進行完整開發
10:36.140–10:37.480
zh搭建一整个链路了
搭建一整個鏈路了
10:37.480–10:37.720
zh对不对
對不對
10:37.720–10:38.840
zh那么接下来两张
那麼接下來兩張
10:38.840–10:40.320
zh一张我们是来探讨
一張我們是來探討
10:40.320–10:43.080
zh关于当代的AI数据分析的开发的一个基本思路
關於當代的 AI 數據分析開發的一個基本思路
10:43.080–10:47.160
zh和我们现在当前这个项目完整的技术选行
和我們現在當前這個項目完整的技術選型
10:47.160–10:49.900
zh和一个基本的项目的开发的规划
和一個基本項目的開發規劃
10:49.900–10:52.520
zh或者说它的整体的一个项目基本架构
或者說它的整體的一個項目基本架構
10:52.520–10:53.260
zh是什么样的
是什麼樣的
10:53.260–10:56.680
zh然后我们再考虑如何使用KodX
接著我們再來考慮如何運用 KodX
10:56.680–10:57.960
zh来进行一步一步的开发
來進行逐步開發
10:57.960–11:03.240
zh这个是我们今天稍后一会儿我们下半场要来讲解的内容
這部分是我們稍後下半場要講解的內容
11:03.240–11:04.700
zhOK行
好的，沒問題
11:04.700–11:09.440
zh那我们今天的上半场的内容差不多到这就全部都结束了
那麼我們今天上半場的內容差不多到這裡就全部結束了
11:09.440–11:11.400
zh那么接下来我们先稍微休息一下
接下來我們先稍微休息一下
11:11.400–11:14.720
zh我也把我刚才这课件里面这个图给大家补充一下
我也順便補充一下剛才簡報裡的這張圖
11:14.720–11:18.160
zh然后同时我还是盯一下我们后台上传的课件有没有传完
同時我也會確認一下後台上傳的簡報是否已經上傳完畢
11:18.160–11:20.740
zh然后当然大家现在如果没有领取课件的话
當然，如果各位現在還沒有領取簡報的話
11:20.740–11:25.720
zh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
可以透過我們現有的助教老師來領取課程簡報
11:25.720–11:27.700
zh当然在我们上半场结束之前
當然，在上半場結束之前
11:27.700–11:29.160
zh还是要打一波广告
還是要打一波廣告
11:29.160–11:30.400
enOK
好的
11:30.400–11:31.600
zh大家现在看到的
各位現在看到的
11:31.600–11:34.040
zh我们今天可以说讲的比较快的
我們今天講得比較快的
11:34.040–11:35.220
zh关于Deep Seek
關於 DeepSeek
11:35.220–11:38.500
zhV4的正式版这样的一个模型
V4 正式版這樣的模型
11:38.500–11:40.240
zh如何能接入Codex里面来
如何接入 Codex 裡面
11:40.240–11:44.260
zh然后去完成对应的agent开发工作
然後完成對應的 agent 開發工作
11:44.260–11:45.280
zh这部分这样的内容
這部分這樣的內容
11:45.280–11:47.240
zh公开课这内容实际上是集选自
公開課的內容實際上節選自
11:47.240–11:50.180
zh我们的2026大模型agent的应用与开发实战课
我們的 2026 大模型 agent 應用與開發實戰課
11:50.180–11:51.600
zh这样的一门付费课程
這樣的一門付費課程
11:51.600–11:52.900
zh当然其实公开课
當然其實公開課
11:52.900–11:54.380
zh其实普遍是讲的比较快
普遍講得比較快
11:54.380–11:56.480
zh其实也是因为我们希望快速的
其實也是因為我們希望能夠快速
11:56.480–11:59.160
zh大家快速的建立整个项目的
讓大家快速建立整個專案的
11:59.160–12:00.480
zh全局的这样的认知
全局性認知
12:00.480–12:02.920
zh然后其中很多具体的一些细节的
然後其中很多具體的一些細節
12:02.920–12:03.420
zh技术点
技術點
12:03.420–12:05.220
zh其实我们都没有展开来讲
其實我們都沒有展開來講
12:05.220–12:06.960
zh那么大家如果希望围绕着
那麼如果大家希望圍繞著
12:06.960–12:08.640
zh大模型agent开发来进行
大模型 agent 開發來進行
12:08.640–12:11.280
zh更加深度完整系统的这样的学习的话
更加深入、完整且系統化的學習的話
12:11.280–12:12.140
zh那么欢迎大家
那麼歡迎大家
12:12.140–12:13.580
zh报名由我和沐云老师
報名由我和沐雲老師
12:13.580–12:14.420
zh还有志杰老师
還有志傑老師
12:14.420–12:16.280
zh我们共同开设的agent应用
我們共同開設的 agent 應用
12:16.280–12:18.280
zh与开发实战课这样的门付费课程
與開發實戰課這樣的付費課程
12:18.280–12:19.140
zh那么这门课程
那麼這門課程
12:19.140–12:21.580
zh总共是一门100个小时以上的
總共是一門超過100小時的
12:21.580–12:22.660
zh完整体系大课
完整體系大課
12:22.660–12:24.900
zh能够帮大家零基础入门
能夠幫助大家從零基礎入門
12:24.900–12:26.760
zh然后直达目前顶尖大厂的
然後直接達到目前頂尖大廠的
12:26.760–12:28.780
zh中高级的岗位能力要求
中高級崗位能力要求
12:28.780–12:29.960
zh那么对标的岗位呢
那麼對標的崗位呢
12:29.960–12:31.020
zh对标的岗位啊
對標的崗位啊
12:31.020–12:33.000
zh是比如说agent的开发工程师啊
是例如Agent開發工程師啊
12:33.000–12:33.980
zhAI开发工程师
AI開發工程師
12:33.980–12:36.780
zh包括啊这个AI算法工程师等等等等啊
包括啊這個AI算法工程師等等等等啊
12:36.780–12:38.660
zh这类agent顶尖的啊
這類Agent頂尖的啊
12:38.660–12:40.180
zh这样的一个岗位能力要求啊
這樣的一個崗位能力要求啊
12:40.180–12:40.800
zh当然这么课程呢
當然這麼課程呢
12:40.800–12:43.040
zh我们是可以完整的丛林技术啊
我們是可以完整的叢林技術啊
12:43.040–12:44.280
zh开始来进行学习
開始來進行學習
12:44.280–12:45.300
zh这么看总共呢
這麼看總共呢
12:45.300–12:46.980
zh是八个阶段啊
是八個階段啊
12:46.980–12:47.820
zh那么啊
那麼啊
12:47.820–12:49.580
zh最开始我们会帮大家啊
最開始我們會幫助大家啊
12:49.580–12:50.720
zh完整的丛林啊
完整的叢林啊
12:50.720–12:51.820
zh开始来进行一轮
開始來進行一輪
12:51.820–12:54.680
zh关于现在的大模型的学习
關於現在的大模型的學習
12:54.680–12:57.960
zhagent的应用和agent的开发的一轮完整的入门
Agent的應用和Agent的開發的一輪完整的入門
12:57.960–12:59.040
zh我们会先来讲解
我們會先來講解
12:59.040–13:03.300
zh关于整个的agent开发的一些算法的基础
關於整個Agent開發的一些算法的基礎
13:03.300–13:05.560
zh包括一些编程的一些基础
包括一些編程的一些基礎
13:05.560–13:07.740
zh和大模型的基础等等
和大模型的基礎等等
13:07.740–13:09.540
zh这个是我们的stage0
這個是我們的Stage 0
13:09.540–13:12.340
zh会拿来进行一轮系统完整的这样的入门
會拿進行一輪系統完整的這樣的入門
13:12.340–13:15.040
zh然后紧接着我们说课程里面的stage1
然後緊接著我們說課程裡面的Stage 1
13:15.040–13:16.280
zh就是来进一步来讲解
就是來進一步來講解
13:16.280–13:18.980
zh目前主流的基础智能体的上手实战
目前主流的基本智能體的上手實戰
13:18.980–13:20.160
zh包括离门槛接入
包括離門檻接入
13:20.160–13:21.560
zh像Cloud Code Code Codex OpenCloud
像Cloud Code Code Codex OpenCloud
13:21.560–13:22.360
zhHermers Agent等等
Hermers Agent等等
13:22.360–13:24.200
zh但是我们今天讲的Codex
但是我們今天講的Codex
13:24.200–13:25.560
zh其实会比较快一点
其實會比較快一點
13:25.560–13:28.320
zh很多功能就是快速的跟大家讲一下
很多功能就是快速的跟大家講一下
13:28.320–13:29.200
zh是什么样的定位
是什麼樣的定位
13:29.200–13:31.480
zh课程里面会跟大家详细完整的
課程裡面會跟大家詳細完整的
13:31.480–13:32.680
zh主行代码带来敲
主程式碼帶大家敲一遍
13:32.680–13:34.920
zh带来今天实现的一整个完整流程
帶大家走一遍今天實現的完整流程
13:34.920–13:37.660
zh那么同时我们还会介绍非常多的核心功能
同時我們還會介紹許多核心功能
13:37.660–13:40.180
zh就现在我们在使用Agent的智能体的
也就是我們現在在使用 Agent 智能體時
13:40.180–13:42.300
zh非常多的核心功能的这样的功能入门
許多核心功能的入門
13:42.300–13:45.920
zh和基础的使用范式和基础的应用实践
以及基礎的使用範式與基礎的應用實踐
13:45.920–13:47.700
zh好那么紧接着我们说stage2
好的，接下來我們進入第二階段
13:47.700–13:49.660
zh就会进一步的来探讨关于Skills的
我們將進一步探討關於 Skills 的
13:49.660–13:50.440
zh开发和应用实断
開發與應用實踐
13:50.440–13:51.620
zh当然像Skills
當然像 Skills
13:51.620–13:53.720
zh现在基本上是我们所有在进行
現在基本上是我們所有進行
13:53.720–13:55.380
zhagent开发和agent应用过程当中
Agent 開發與 Agent 應用過程中
13:55.380–13:57.040
zh必不可少的一项非常基础的
必不可少的一項非常基礎的
13:57.040–13:57.880
zh这样的功能了
功能
13:57.880–13:58.260
zh对不对
對吧
13:58.260–14:00.040
zh我们可以讲解Skills基本原理
我們會講解 Skills 的基本原理
14:00.040–14:02.340
zh会讲解Skills从你来进行开发
會講解 Skills 從你進行開發
14:02.340–14:04.680
zh会来介绍顶尖的Skills的实弹
會介紹頂尖的 Skills 實戰
14:04.680–14:06.400
zh和Skills的这样的应用场景
以及 Skills 的應用場景
14:06.400–14:07.780
zh还有工业级的实现流程
還有工業級的實現流程
14:07.780–14:09.580
zh好那么紧接着我们说第三个阶段
好的，接下來我們進入第三階段
14:09.580–14:11.820
zh我们进来探讨关于AI全战的开发入门
我們將探討關於 AI 全棧的開發入門
14:11.820–14:15.780
zh我们会从完整的一个AI产品的项目入手
我們會從一個完整的 AI 產品專案入手
14:15.780–14:18.600
zh来讲解如何做好最一开始的需求调研
來講解如何做好最初的需求調研
14:18.600–14:20.280
zh如何来完成web design
如何完成 Web Design
14:20.280–14:22.040
zh如何来完成web coding
如何完成 Web Coding
14:22.040–14:23.460
zh一整个完整的这样的链路
整個完整的鏈路
14:23.460–14:25.920
zh那么其实现在我们在进行agent开发过程当中
那麼其實現在我們在進行 Agent 開發過程中
14:25.920–14:27.640
zh大家应该也能够感受到
大家應該也能夠感受到
14:27.640–14:30.720
zh其实基本上就是属于一个全站的这样的状态
其實基本上就是屬於一個全棧的狀態
14:30.720–14:33.200
zh其实每个人可能很多时候
其實每個人可能很多时候
14:33.200–14:34.920
zh并不是说开发指管开发的事情
並不是說開發只管開發的事情
14:34.920–14:36.840
zh产品经理的指管产品经理的事情
產品經理只管產品經理的事情
14:36.840–14:39.400
zh其实很多时候边界并没有那么的清晰
其實很多时候邊界並沒有那麼清晰
14:39.400–14:41.100
zh有的时候其实我们在进行开发的时候
有時候其實我們在進行開發的時候
14:41.100–14:42.860
zh最一开始我们需要掌握的能力
最初我們需要掌握的能力
14:42.860–14:44.960
zh其实往往是一个全站开发这样的能力
其實往往是一個全棧開發這樣的能力
14:44.960–14:47.540
zh你要能够从最一开始的产品的功能定位
你要能夠從最初產品的功能定位
14:47.540–14:51.820
zh和需求数理开始来进行操作
和需求梳理開始來進行操作
14:51.820–14:56.400
zh然后包括webdesign是完成一些design相关的操作
然後包括 Web Design 是完成一些設計相關的操作
14:56.400–14:57.500
zh就比如大家现在看到的
就像大家現在看到的
14:57.500–15:00.280
zh我们这样的一个AI数据分析的这样的系统
我們這樣的AI數據分析系統
15:00.280–15:02.860
zh实际上里面就有非常多的webdesign的
實際上裡面包含了非常多的Web Design相關內容
15:02.860–15:04.140
zh这样的工作在里边
這樣的工作都在其中
15:04.140–15:06.260
zh因为一看AI数据分析系统很明显
因為一看AI數據分析系統就很明顯
15:06.260–15:08.820
zh它就不是人工design出来的
它不是人工設計出來的
15:08.820–15:09.220
zh对不对
對吧
15:09.220–15:10.800
zh它是webdesign出来的
它是透過Web Design設計出來的
15:10.800–15:12.000
zh它是AIdesign出来的
它是透過AI設計出來的
15:12.000–15:15.180
zh所以这个实际上是需要我们来进行系统的学习的
所以這實際上需要我們進行系統性的學習
15:15.180–15:16.100
zh然后接下来webcoding
接下來是Web Coding
15:16.100–15:19.300
zh来具体的使用AI工具的去完成对应的这样的开发工作
具體使用AI工具來完成對應的開發工作
15:19.300–15:19.700
zh好
好的
15:19.700–15:22.620
zh那么有了掌握了基本的这个全战技能之后
那麼在掌握了基本的這個全棧技能之後
15:22.620–15:25.560
zh其实我们就算是能够完整的入门
其實我們就算是能夠完整入門
15:25.560–15:27.320
zh能够去完成一些agent开发了
能夠去完成一些Agent開發了
15:27.320–15:28.700
zh但是只有这些能力
但是只有這些能力
15:28.700–15:29.780
zh我们说可能还不够
我們說可能還不夠
15:29.780–15:33.140
zh你可能还需要更进一步的去完成一些
你可能還需要進一步去完成一些
15:33.140–15:36.880
zh去学习一些更加进阶的这样的agent开发这个技能
學習一些更加進階的Agent開發技能
15:36.880–15:41.240
zh你才能够去完成一些更加具体工业化场景下的agent开发
你才能去完成一些更加具體工業化場景下的Agent開發
15:41.240–15:43.220
zh那么具体的要掌握哪一些技能呢
那麼具體要掌握哪些技能呢
15:43.220–15:45.580
zh可能就包括一些基础开发框架
可能包括一些基礎開發框架
15:45.580–15:46.940
zh包括这个REG框架
包括這個ReAct框架
15:46.940–15:48.880
zh包括我们说运行时框架
包括我們說的運行時框架
15:48.880–15:49.760
zh包括Harness框架
包括Harness框架
15:49.760–15:52.480
zh还有一些额外一些工程化的一些技巧和能力
還有一些額外的工程化技巧和能力
15:52.480–15:53.860
zh比如说都工具的管理
比如說工具的管理
15:53.860–15:55.020
zh比如说这个AgenticREG
比如說這個Agentic ReAct
15:55.020–15:56.080
zh比如说这记忆管理
比如說記憶管理
15:56.080–15:57.000
zh比如说驾驭工程
比如說編排工程
15:57.000–15:57.800
zh上下文工程
上下文工程
15:57.800–15:59.420
zh多智能体系作协作等等等等
多智能體協作等等
15:59.420–16:01.600
zh这些实际上属于我们个人的
這些實際上屬於我們個人
16:01.600–16:02.840
zh更加进阶这样的能力
更加進階這樣的能力
16:02.840–16:03.940
zh好那么再往下
好的那麼再往下
16:03.940–16:04.760
zh我们说第五个阶段
我們說第五個階段
16:04.760–16:05.960
zhOK我们会进入来讲解
OK我們會進入來講解
16:05.960–16:08.100
zh关于Agent部署上线和运维优化
關於Agent部署上線和運維優化
16:08.100–16:08.900
zh相关的这个内容
相關的這個內容
16:08.900–16:09.860
zh那么Agent开发完了
那麼Agent開發完畢
16:09.860–16:11.360
zh那么其实这个事情还没有完
其實這件事情還沒結束
16:11.360–16:11.680
zh对不对
對吧
16:11.680–16:13.540
zh你还需要未来考虑持续不断的
你還需要未來考慮持續不斷地
16:13.540–16:20.160
zh你当前agent长期的部署 运维 监控 性能优化 评估等等
你當前Agent的長期部署、運維、監控、性能優化、評估等
16:20.160–16:21.740
zh一整个完整的这样的链路
一整套完整的這樣鏈路
16:21.740–16:25.721
zh所以在第五个阶段我们进一步来探讨关于整个
所以在第五個階段我們進一步來探討關於整個
16:25.721–16:36.721
zh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。
所以在第五個階段我們進一步來探討關於整個Agent的部署上線的一些基本理論，它的部署上線完整流程，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。
16:36.721–16:39.721
zh好 那么再往下我们第六个阶段就是webcoding进阶了
好 那麼再往下我們第六個階段就是webcoding進階了
16:39.721–16:41.441
zh那么有了更强能力之后
那麼有了更強能力之後
16:41.441–16:45.181
zh那么接下来我们说webcoding AI编程的能力也需要更强一些
那麼接下來我們說webcoding AI編程的能力也需要更強一些
16:45.181–16:47.681
zh当然我们现在今天跟大家讲解的这个项目
當然我們現在今天跟大家講解的這個項目
16:47.681–16:48.641
zh相对来说还比较简单
相對來說還比較簡單
16:48.641–16:50.221
zh我们主要是通过一轮一轮的提示
我們主要是通過一輪一輪的提示
16:50.221–16:53.301
zh然后沉淀沉淀了一些agent和沉淀了一些skill
然後沉澱了一些agent和沉澱了一些skill
16:53.301–16:54.841
zh共同来完成这样的项目的开发
共同來完成這樣的項目的開發
16:54.841–16:58.081
zh但实际上我们说对于顶尖的一些更加复杂的
但實際上我們說對於頂尖的一些更加複雜的
16:58.081–16:59.341
zhAI编程的这样的场景下
AI編程的這樣場景下
16:59.341–17:00.381
zh你可能还需要去学习
你可能還需要去學習
17:00.381–17:01.461
zh比如说文档驱动开发
比如說文檔驅動開發
17:01.461–17:02.941
zh需要去学习agent的自制循环
需要去學習agent的自制循環
17:02.941–17:04.821
zh需要学习多智能体协同
需要學習多智能體協同
17:04.821–17:06.561
zh需要学习AI自动化任务等等
需要學習AI自動化任務等等
17:06.561–17:08.541
zh这四个非常核心的议题
這四個非常核心的議題
17:08.541–17:10.461
zh才能够更快速的用好AI
才能夠更快速地用好AI
17:10.461–17:12.061
zh通过AI这样的杠杆
通過AI這樣的槓桿
17:12.061–17:13.921
zh去更快速的放大你的核心能力
去更快速地放大你的核心能力
17:13.921–17:14.941
zh好 那么再往下
好 那麼再往下
17:14.941–17:15.721
zh我们说最后一个阶段
我們說最後一個階段
17:15.721–17:17.561
zh就是40架工业项目开发实战了
就是40架工業項目開發實戰了
17:17.561–17:18.561
zh是的 我们课程里面
是的 我們課程裡面
17:18.561–17:19.781
zh其实有非常多的
其實有非常多的
17:19.781–17:21.401
zh能够覆盖现在一些看到的
能夠覆蓋現在一些看到的
17:21.401–17:22.421
zh比如说AI数字员工
比如說AI數字員工
17:22.421–17:22.981
zh法律
法律
17:22.981–17:24.461
zh自媒体运营
自媒體運營
17:24.461–17:25.081
zhAI编程
AI編程
17:25.081–17:25.721
zh通用智能体
通用智能體
17:25.721–17:26.221
zh智能客服
智能客服
17:26.221–17:26.681
zh数据分析
數據分析
17:26.681–17:27.921
zh金融等各个领域的
金融等各個領域的
17:27.921–17:30.221
zh全链路的这样的一个项目
全鏈路的這樣一個項目
17:30.221–17:36.441
zh全链路的这样一些项目
全鏈路的這樣一些項目
17:36.441–17:38.521
zh当然其实这一些项目
當然其實這一些項目
17:38.521–17:41.661
zh现在在我们团队的官网的agent playground
現在在我們團隊官網的 Agent Playground
17:41.661–17:42.441
zh这个页面里面
這個頁面裡面
17:42.441–17:44.941
zh其实能看到其中很多的项目
其實能看到其中很多項目
17:44.941–17:48.241
zh那么我们其实也是为了能够让大家更加清楚的看到
那麼我們其實也是為了能夠讓大家更加清楚地看到
17:48.241–17:49.301
zh未来我们学习完了之后
未來我們學習完畢之後
17:49.301–17:50.661
zh能够获得什么样的成果
能夠獲得什麼樣的成果
17:50.661–17:53.661
zh所以我们这里实际上是把很多的项目
所以我們這裡實際上是把很多項目
17:53.661–17:57.601
zh都放到了我们公司官网的页面里面来
都放到了我們公司官網的頁面裡面來
17:57.601–18:00.381
zh给大家来进行一个在线的这样的体验
給大家進行一個在線上這樣的體驗
18:00.381–18:02.101
zh比如说我们这里随便看一个
比如說我們這裡隨便看一個
18:02.101–18:05.101
zh比如说内容运营的这样的agent
比如說內容運營這樣的 Agent
18:05.101–18:05.481
zh对不对
對不對
18:05.481–18:06.761
zh然后你可以直接点进去
然後你可以直接點進去
18:06.761–18:10.781
zh就能看到我们当前的这样内容运营的agent
就能看到我們當前這樣內容運營的 Agent
18:10.781–18:12.361
zh它是如何来进行运行的
它是如何來進行運行的
18:12.361–18:14.901
zh当然我们上面其实现在是已经加载了一些
當然我們上面其實現在是已經加載了一些
18:14.901–18:16.221
zh这个moc的数据
這個 MoC 的數據
18:16.221–18:19.161
zh能够大家看到直接最后的这样的运行的这样的效果
能夠讓大家看到直接最後這樣的運行的效果
18:19.161–18:21.361
zh然后实际我们在进行运行的过程当时
然後實際我們在進行運行的過程當中
18:21.361–18:23.001
zh实际大家暴露明我们看成之后
實際大家暴露出來我們看成之後
18:23.001–18:26.481
zh所有的我们现在的这一系列的agent
所有的我們現在的這一系列 Agent
18:26.481–18:28.521
zh都是可以本地来进行部署
都是可以本地來進行部署
18:28.521–18:31.321
zh然后来进行一个实时的这样的运行
然後來進行一個實時的這樣運行
18:31.321–18:33.761
zh导入自己的数据来进行运行
導入自己的數據來進行運行
18:33.761–18:34.841
zh尝试探索
嘗試探索
18:34.841–18:37.321
zh包括我们的项目的迁移等等
包括我們的項目遷移等等
18:37.321–18:39.941
zh都是可以完整的来进行实现的
都是可以完整地來進行實現的
18:39.941–18:41.401
zh那么我们现在课程里面项目
那麼我們現在課程裡面的項目
18:41.401–18:43.961
zh实际上总共是这么四个类型的项目
實際上總共是這麼四個類型的項目
18:43.961–18:46.061
zh第一个是敏捷型的agent开发
第一個是敏捷型的 Agent 開發
18:46.061–18:47.441
zh也是使用现在的open cloud
也是使用現在的 Open Cloud
18:47.441–18:50.541
zh或者hermers agent快速去完成一些简易
或者 Hermes Agent 快速去完成一些簡易
18:50.541–18:53.341
zh快速去完成一些非常垂育的agent开发
快速去完成一些非常垂直的 Agent 開發
18:53.341–18:56.001
zh比如说飞速的智能助理
比如說飛速的智能助理
18:56.001–18:58.381
zh比如说AI运维和SRE的智能助手
比如說 AI 運維和 SRE 的智能助手
18:58.381–19:00.561
zh包括ASU运营的员工
包括 ASU 運營的員工
19:00.561–19:01.901
zhAI图问工厂等等
AI圖問工廠等等
19:01.901–19:04.281
zh相关的一些这样的一个agent开发
相關的一些這樣的agent開發
19:04.281–19:06.741
zh那么同时接下来我们说第二类的案例
那麼同時接下來我們說第二類的案例
19:06.741–19:09.281
zh是顶尖agent一个私有化的1比1
是頂尖agent一個私有化的1比1
19:09.281–19:11.441
zh全功能的复刻和本地部署
全功能的復刻和本地部署
19:11.441–19:13.401
zh比如说我们会复刻像OpenCloud
比如說我們會復刻像OpenCloud
19:13.401–19:14.501
zh像Hermers Agent
像Hermers Agent
19:14.501–19:15.321
zh像Cloud Code
像Cloud Code
19:15.321–19:16.121
zh像GBring
像GBring
19:16.121–19:17.121
zh像Memory Link等等
像Memory Link等等
19:17.121–19:19.801
zh那么像这一系列的顶尖的agent
那麼像這一系列的頂尖的agent
19:19.801–19:21.041
zh我们在进复刻了之后
我們在進復刻了之後
19:21.041–19:23.221
zh其实是能够来进行一个定制化开发
其實是能夠來進行一個定制化開發
19:23.221–19:24.621
zh第二个也能更好去适配
第二個也能更好去適配
19:24.621–19:27.081
zh你当前企业里面高并发这样的场景
你當前企業裡面高併發這樣的場景
19:27.081–19:29.121
zh然后同时我们是第三类的这个项目
然後同時我們是第三類的這個項目
19:29.121–19:30.741
zh就是工业级的agent项目组
就是工業級的agent項目組
19:30.741–19:33.101
zh包括工业级知识库的项目组
包括工業級知識庫的項目組
19:33.101–19:35.781
zh包括各个业务流程复刻项目组
包括各個業務流程復刻項目組
19:35.781–19:38.301
zh包括多智能体编排的这个项目组等等
包括多智能體編排的這個項目組等等
19:38.301–19:40.081
zh也是可以来进行开发的
也是可以來進行開發的
19:40.081–19:41.521
zh那么同时我们是part4
那麼同時我們是part4
19:41.521–19:46.101
zh还有4项旗舰的百万用户级的agent项目开发实战
還有4項旗艦的百萬用戶級的agent項目開發實戰
19:46.101–19:49.341
zh分别是编译室的REG企业级知识工厂
分別是編譯室的REG企業級知識工廠
19:49.341–19:50.901
zh然后企业AXF中台
然後企業AXF中台
19:50.901–19:52.201
zh然后是OPC
然後是OPC
19:52.201–19:54.481
zh这个一人公司的数据员工团队
這個一人公司的數據員工團隊
19:54.481–19:55.581
zh和数据分析智能体
和數據分析智能體
19:55.581–19:57.221
zh总共是有这么四项
總共是有這麼四項
19:57.221–19:59.281
zh百万用户级的这样的agent开发实战
百萬用戶級的這樣的agent開發實戰
19:59.281–20:01.521
zh那么总共我们说这四个模块
那麼總共我們說這四個模塊
20:01.521–20:03.241
zh下面总共是有四十多个
下面總共是有四十多個
20:03.241–20:04.361
zh不同类型的这样的agent
不同類型的這樣的agent
20:04.361–20:06.481
zh那么其中我们在我们的公司官网里面
那麼其中我們在我們的公司官網裡面
20:06.481–20:08.481
zh实际上是上线了其中的二十多个
實際上是上線了其中的二十多個
20:08.481–20:09.341
zh不同类型的agent
不同類型的agent
20:09.341–20:13.541
zh供大家来进行一个在线的查看实操
供大家來進行一個在線的查看實操
20:13.541–20:15.421
zh然后也能够体验的
然後也能夠體驗的
20:15.421–20:18.021
zh现在我们整个的项目
現在我們整個的項目
20:18.021–20:18.921
zh最后做完了之后
最後做完了之後
20:18.921–20:20.421
zh是一个什么样的成果
是什么样的成果
20:20.421–20:21.741
zh那么其实也是因为现在
那么其实也是因为现在
20:21.741–20:24.921
zh我们说很多的一些团队的
我们说很多的一些团队的
20:24.921–20:27.381
zh这个项目实际上是牛鬼蛇神
这个项目实际上是牛鬼蛇神
20:27.381–20:28.081
zh什么样都有
什么样都有
20:28.081–20:28.741
zh能不能解决
能不能解决
20:28.741–20:29.881
zh能不能具体解决问题
能不能具体解决问题
20:29.881–20:31.621
zh然后它到底有什么样性能
然後它到底具備什麼樣的性能
20:31.621–20:32.501
zh其实不一定的
其實不一定
20:32.501–20:34.641
zh但是我们实际上是希望给大家展示
但我們實際上是希望向大家展示
20:34.641–20:38.001
zh我们具体的这个项目的核心这样的功能
我們這個專案的核心功能
20:38.001–20:39.061
zh跟它运行这样的效果
以及它的運行效果
20:39.061–20:39.761
zh能够大家看到
讓大家能夠看到
20:39.761–20:40.981
zh我们最后学完了之后
我們最後學完之後
20:40.981–20:42.701
zh能够达到什么样的这样的level
能夠達到什麼樣的 level
20:42.701–20:44.461
zh实际上像这样的一系列案例
實際上，像這樣的一系列案例
20:44.461–20:45.801
zh每一个这个案例
每一個這個案例
20:45.801–20:48.081
zh我们说如果你能够完整的学完
我們說如果你能夠完整學完
20:48.081–20:48.541
zh对不对
對吧
20:48.541–20:50.361
zh那么这个思想
那麼這個思維
20:50.361–20:51.901
zh接下来如果你是想来进行秋招
接下來如果你是想參加秋季招聘
20:51.901–20:52.601
zh或找工作的话
或找工作
20:52.601–20:53.821
zh随便写几个方案简历里面
隨便寫幾個方案，放在履歷裡
20:53.821–20:55.061
zh其实都会有非常好的
其實都會有非常好的
20:55.061–20:56.141
zh这样的一个效果
這樣的成效
20:56.141–20:56.741
zh那么所有案例
那麼所有案例
20:56.741–20:58.361
zh也都是我们团队自研的
也都是我們團隊自行研發的
20:58.361–20:59.481
zh这样的一些案例
這類型的案例
20:59.481–21:00.761
zh大家拿到手之后
大家拿到手之後
21:00.761–21:02.041
zh也都是读一份
也都是讀一份
21:02.041–21:03.761
zhOK行
OK，可以
21:03.761–21:04.621
zh那么这案例实际上
那麼這個案例實際上
21:04.621–21:05.361
zh大家都是可以
大家都可以
21:05.361–21:07.281
zh在我们官网上来进行一个查看
在我們官網上進行查看
21:07.281–21:08.921
zh和来进行一个体验的
並進行體驗
21:08.921–21:10.461
zh那么除此之外
那麼除此之外
21:10.461–21:11.501
zh我们说其实
我們說其實
21:11.501–21:13.121
zh我们今天晚上这个直播
我們今天晚上這場直播
21:13.121–21:15.361
zh是我们38期的课程的
是我們第38期課程的
21:15.361–21:16.381
zh可以说最后一场
可以說是最後一場
21:16.381–21:18.201
zh公开课的这样的直播了
這是一場公開課的直播
21:18.201–21:19.501
zh那么很快
那麼很快
21:19.501–21:21.501
zh我们38期就会全部的
我們第38期的課程
21:21.501–21:22.601
zh应该是在今天晚上
應該就是在今天晚上
21:22.601–21:25.121
zh我们38期就会完整的这样的封班
我們第38期就會完整地封班
21:25.121–21:27.881
zh然后在我们38期的课程里边
然後在我們第38期的課程裡
21:27.881–21:31.341
zh实际上是给大家提供了非常独特的一项的服务
實際上為大家提供了一項非常獨特的服務
21:31.341–21:32.881
zh就是大家现在这里面看到的
就是大家現在在這裡看到的
21:32.881–21:35.381
zh这个复范Agent或者叫AI9000老师
這個複範Agent，或者叫AI9000老師
21:35.381–21:36.981
zh那么大家听这个名字也就知道
那麼大家聽這個名字也就知道
21:36.981–21:37.301
zh对不对
對吧
21:37.301–21:39.201
zh那么这个Agent实际上是我们团队
那麼這個Agent實際上是由我們團隊
21:39.201–21:41.181
zh把我们过去所有的开发经验
把我們過去所有的開發經驗
21:41.181–21:43.381
zh和我们的100万字的课件
和我們一百萬字的課件
21:43.381–21:45.541
zh全部来进行了一个蒸流
全部進行了一個蒸餾
21:45.541–21:47.721
zh然后蒸流到一个Agent的里面去
然後蒸餾到一個Agent裡面去
21:47.721–21:50.741
zh然后大家现在看到的是当前这个agent完整的
然後大家現在看到的是當前這個Agent完整的
21:50.741–21:51.321
ensorry
抱歉
21:51.321–21:53.381
zh完整的这个知识大脑
完整的這個知識大腦
21:53.381–21:54.941
zh然后里面有所有的
然後裡面有所有的
21:54.941–21:57.021
zh现在我们agent开发所涉及到的
現在我們Agent開發所涉及到的
21:57.021–22:00.161
zh全部的这样的一个agent开发的知识点
全部這樣的Agent開發知識點
22:00.161–22:01.581
zh和相关的这样的内容
和相關的內容
22:01.581–22:04.421
zh那么我们当前的agent到底有什么用呢
那麼我們當前的Agent到底有什麼用呢
22:04.421–22:06.481
zh当然一个是可以辅助大家来进行学习
當然一個是可以輔助大家進行學習
22:06.481–22:09.461
zh另外一个也可以辅助大家来完成更高效率的agent开发
另外一個也可以輔助大家完成更高效率的Agent開發
22:09.461–22:10.741
zh那么在这个agent里面
那麼在這個Agent裡面
22:10.741–22:13.521
zh我们实际上是蒸留了现在老师们所有的
我們實際上蒸餾了現在老師們所有的
22:13.521–22:15.761
zh开发这样的经验技巧和对应的
開發這樣的經驗技巧和對應的
22:15.761–22:18.521
zh不同类型的开发工具开发框架
不同類型的開發工具和開發框架
22:18.521–22:20.901
zh所有的这样的知识体系共同汇聚成
所有的這樣的知識體系共同匯聚成
22:20.901–22:22.821
zh我们现在当前复发agent的知识大脑
我們現在當前的複範Agent的知識大腦
22:22.821–22:25.761
zh然后同时我们这里也陆续给大家集成了
然後同時我們這裡也陸續給大家集成了
22:25.761–22:28.381
zh400多个不同类型的这样的agent覆盖
四百多個不同類型的這樣覆蓋
22:28.381–22:29.441
zh就比如说工程规范
就比如說工程規範
22:29.441–22:30.061
enmulti agent
多智能體
22:30.061–22:30.741
zh部署运维
部署運維
22:30.741–22:31.381
zhAI编程
AI編程
22:31.381–22:31.981
enRAG
RAG
22:31.981–22:32.921
zh模型微调等等等等
模型微調等等等等
22:32.921–22:35.681
zh各个不同领域的这样一些skill
涵蓋各個不同領域的相關技能
22:35.681–22:36.601
zh给到大家
提供給各位
22:36.601–22:39.681
zh让大家能够更加快速的能去完成
讓大家能夠更快速地完成
22:39.681–22:42.241
zh一系列的agent开发
一系列的 Agent 開發
22:42.241–22:43.301
zh那么对于这一系列
那麼針對這一連串
22:43.301–22:45.121
zh我们给大家提炼好的skill
我們為各位精煉出的技能
22:45.121–22:46.641
zh实际上大家是可以直接
實際上各位可以直接
22:46.641–22:47.721
zh切断到本地
切換到本地環境
22:47.721–22:48.981
zh或者装到本地的cloud code
或者安裝到本地的 Cloud Code
22:48.981–22:50.241
zh或者装到本地的codex
或者安裝到本地的 Codex
22:50.241–22:51.221
zh当然你也可以直接
當然你也可以直接
22:51.221–22:53.961
zh在我们在线的平台来进行运行
在我們的線上平台進行運行
22:53.961–22:54.441
zh也是可以的
也是完全可以的
22:54.441–22:55.981
zh我们在线也给大家集成了一个
我們線上也為各位整合了
22:55.981–22:57.381
zh完整的TY
完整的 TY
22:57.381–22:59.541
zh或者是说agent的运行时的
或是說 Agent 運行時的
22:59.541–23:01.121
zh这样的框架和环境
這樣的框架與環境
23:01.121–23:02.761
zh大家就可以直接在这里面
各位就可以直接在這裡面
23:02.761–23:04.421
zh来进行一个skills
進行技能的
23:04.421–23:08.101
zh读取和来进行一个实时的运行
讀取並進行即時運行
23:08.101–23:09.901
zh这个是我们给大家提供的
這是我們為各位提供的
23:09.901–23:11.881
zh完整的知识大脑和对应的skill
完整的知識大腦與對應的技能
23:11.881–23:13.121
zh那么有了这些内容之后
那麼有了這些內容之後
23:13.121–23:13.941
zh我们同时
我們同時
23:13.941–23:16.041
zh我们还给大家提供了完整的
還為各位提供了完整的
23:16.041–23:18.321
zh所有的我们当前agent开发课程里面
所有我們當前 Agent 開發課程中
23:18.321–23:20.721
zh所有这些项目的一键迁移的
所有這些專案的一鍵遷移
23:20.721–23:23.841
zh像模板和本地部署的项目的完整链路
像是模板與本地部署專案的完整流程
23:23.841–23:25.201
zh也就是说借助我们的复发agent
也就是說借助我們的複發 Agent
23:25.201–23:27.281
zh实际上你是可以一键就完成
實際上你可以一鍵就完成
23:27.281–23:29.541
zh我们当前的项目的迁移
我們當前專案的遷移
23:29.541–23:31.581
zh或者来进行当前项目的二次开发
或是進行當前專案的二次開發
23:31.581–23:34.121
zh其实都是完全没有问题的
其實都完全沒有問題
23:34.121–23:35.301
zh大家能看到现在实际上
各位能看到現在實際上
23:35.301–23:36.601
zh它就是可以围绕我们现在的
它就是可以圍繞我們現在
23:36.601–23:38.501
zh所有的项目当中的任意一个项目
所有專案中的任何一個專案
23:38.501–23:40.301
zh来进行本地的迁移
來進行本地遷移
23:40.301–23:41.921
zh环境搭建二次开发
環境搭建與二次開發
23:41.921–23:43.741
zh那么之前有很多同学会说
那麼之前有很多同學會說
23:43.741–23:44.921
zh我们课程里面项目很多
我們課程裡的專案很多
23:44.921–23:46.721
zh然后担心学习的过程当中
然後擔心在學習的過程中
23:46.721–23:47.501
zh可能会学不完
可能會學不完
23:47.501–23:48.021
zh对不对
對不對
23:48.021–23:50.961
zh或者说他可能现在想迅速的去完成
或者說他可能現在想迅速地去完成
23:50.961–23:52.601
zh某个项目的这样的一个部署上线
某個專案的這樣一個部署上線
23:52.601–23:53.201
zh这样的工作
這樣的工作
23:53.201–23:54.401
zh那现在我们说
那現在我們說
23:54.401–23:55.461
zh其实你借助我们的复发agent
其實你借助我們的複發agent
23:55.461–23:57.521
zh实际上就能够非常快速的来去完成
實際上就能夠非常快速的來去完成
23:57.521–23:59.261
zh对应的这一系列的
對應的這一係列的
23:59.261–24:01.381
zh所有的这个项目的安装部署
所有的這個專案的安裝部署
24:01.381–24:03.081
zh迁移所有的这样的这些工作
遷移所有的這樣的這些工作
24:03.081–24:05.341
zh当然由于我们复发agent是集合了
當然由於我們複發agent是集合了
24:05.341–24:06.561
zh我们团队所有的
我們團隊所有的
24:06.561–24:08.161
zh过去一段时间的开发经验
過去一段時間的開發經驗
24:08.161–24:09.161
zh和对应的这个skill
和對應的這個skill
24:09.161–24:10.441
zh所以你也是可以
所以你也是可以
24:10.441–24:12.221
zh在我们的复发agent里边
在我們的複發agent裡邊
24:12.221–24:14.061
zh直接来进行一个
直接來進行一個
24:14.061–24:15.301
zh这个agent开发
這個agent開發
24:15.301–24:16.281
zh也是完全没有问题
也是完全沒有問題
24:16.281–24:17.481
zh我们的复卖agent实际上
我們的複賣agent實際上
24:17.481–24:19.141
zh是有一整套完整的
是有一整套完整的
24:19.141–24:20.361
zh这样的运行终端的
這樣的運行終端的
24:20.361–24:21.101
zh你是可以直接
你是可以直接
24:21.101–24:23.281
zh在我们的运行终端里面
在我們的運行終端裡面
24:23.281–24:26.621
zh来进行一个最终极的
來進行一個最終極的
24:26.621–24:30.321
zh可以非常快速的去完成一系列agent開發這樣的工作。
可以非常快速的去完成一系列agent開發這樣的工作。
24:30.321–24:36.121
zh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,
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,
24:36.121–24:38.841
zh帮你更加快速的去完成你企业级的
幫你更加快速的去完成你企業級的
24:38.841–24:40.521
zhagent的开发的应用落地
agent的開發的應用落地
24:40.521–24:42.581
zh当然对于这个复发agent来说
當然對於這個複發agent來說
24:42.581–24:44.321
zh我们说它的功能其实非常丰富
我們說它的功能其實非常豐富
24:44.321–24:46.381
zh那这个agent实际上是单独
那這個agent實際上單獨
24:46.381–24:48.181
zh给我们38期的学员提供的
給我們38期的學員提供的
24:48.181–24:50.201
zh一项特殊的一个福利
一項特殊的一個福利
24:50.201–24:53.361
zh那么也是因为我们复发agent是首期推出
那麼也是因為我們複發agent是首期推出
24:53.361–24:55.101
zh也是我们的38期课程
也是我們的38期課程
24:55.101–24:57.241
zh第一次推出的这样的特殊的这样的服务
第一次推出的這樣的特殊的這樣的服務
24:57.241–24:59.641
zh所以也就只有我们的首期
所以也就只有我們的首期
24:59.641–25:01.121
zh是免费的这样的状态
是免費的狀態
25:01.121–25:02.941
zh那么对于像复发agent来说
那麼對於像Recurrent Agent來說
25:02.941–25:05.201
zh当然它其实并不属于完整意义上的
當然它其實並不屬於完整意義上的
25:05.201–25:06.421
zh我们课程的这样的产品
我們課程這樣的產品
25:06.421–25:08.301
zh但是我们也是觉得说
但是我們也覺得說
25:08.301–25:09.781
zh这样的一个东西
這樣的一個東西
25:09.781–25:11.361
zh这样的agent能够更加好的
這樣的Agent能夠更好地
25:11.361–25:12.101
zh帮助到大家
幫助到大家
25:12.101–25:14.061
zh未来的学习和工作
未來的學習和工作
25:14.061–25:14.921
zh所以老师们其实
所以老師們其實
25:14.921–25:16.181
zh投入很长时间来进行研发
投入很長時間來進行研發
25:16.181–25:17.641
zh那么首期我们的复发agent
那麼首期我們的Recurrent Agent
25:17.641–25:18.821
zh是完全免费的
是完全免費的
25:18.821–25:19.821
zh那么到39期的话
那麼到第39期的話
25:19.821–25:20.901
zh接下来我们可能就是
接下來我們可能就是
25:20.901–25:22.821
zh每一期是按期来进行
每一期是按期來進行
25:22.821–25:24.141
zh额外的收费了
額外的收費了
25:24.141–25:25.041
zh我们是1000块钱
我們是1000塊錢
25:25.041–25:26.181
zh一期的这样的定价
一期的這樣的定價
25:26.181–25:27.401
zh所以大家现在
所以大家現在
25:27.401–25:29.121
zh如果对我们agent开发课程
如果對我們Agent開發課程
25:29.121–25:29.721
zh感兴趣的话
感興趣的話
25:29.721–25:31.301
zh那么报名我们的38期
那麼報名我們的第38期
25:31.301–25:32.581
zh其实仍然还是可以免费
其實仍然還是可以免費
25:32.581–25:34.221
zh获得我们的复发agent
獲得我們的Recurrent Agent
25:34.221–25:35.521
zh这样的一个专属福利的
這樣的一個專屬福利的
25:35.521–25:39.361
zh并且我们38期是今天晚上就全部封班了
並且我們第38期是今天晚上就全部封班了
25:39.361–25:43.401
zh所以大家如果对我们的课程感兴趣的话
所以大家如果對我們的課程感興趣的話
25:43.401–25:44.781
zh那么今天晚上购买38期
那麼今天晚上購買第38期
25:44.781–25:46.661
zh就是我们最后的时间了
就是我們最後的時間了
25:46.661–25:50.241
zh同时因为我们38期今天晚上就会全部的封班结束
同時因為我們第38期今天晚上就會全部的封班結束
25:50.241–25:53.241
zh那么明天我们39期新班就会上线
那麼明天我們第39期新班就會上線
25:53.241–25:55.741
zh所以大家现在如果报名我们38期的同学
所以大家現在如果報名我們第38期的同學
25:55.741–25:57.221
zh还可以获得买一赠一
還可以獲得買一贈一
25:57.221–26:00.961
zh而就是说能够获得赠送第39期的
也就是說能夠獲得贈送第39期的
26:00.961–26:02.721
zh全部的新增内容的
全部的新增內容的
26:02.721–26:04.381
zh这样特殊的福利
這樣特殊的福利
26:04.381–26:07.581
zh所以今天大家报名肯定是非常划算的
所以今天大家報名肯定是非常划算的
26:07.581–26:08.621
zh这样的一个状态
這樣的一個狀態
26:08.621–26:09.701
zh那么到39期之后
那麼到第39期之後
26:09.701–26:12.381
zh首先我们的复发agent肯定是要收费了
首先，我們的 Repro Agent 肯定是要收費了
26:12.381–26:15.181
zh然后同时我们的课程定价也会有所调整
然後同時，我們的課程定價也會有所調整
26:15.181–26:15.981
zh那么大家接下来
那麼大家接下來
26:15.981–26:19.641
zh如果比如说大家要进行秋招的这样的冲刺
如果說，比如說大家要進行秋招這樣的衝刺
26:19.641–26:21.821
zh或者接下来是要来围绕agent开发
或者接下來是要來圍繞 Agent 開發
26:21.821–26:23.801
zh来进行企业工业级的这样的落地的话
來進行企業工業級這樣的落地的話
26:23.801–26:25.281
zh那么也欢迎大家抓紧时间
那麼也歡迎大家抓緊時間
26:25.281–26:27.421
zh扫描现在屏幕当中二维码添加我们的助教老师
掃描現在螢幕當中的二維碼，添加我們的助教老師
26:27.421–26:28.621
zh然后回复大模型
然後回覆「大模型」
26:28.621–26:31.141
zh就能看到我们今天晚上即将封班的
就能看到我們今天晚上即將封班的
26:31.141–26:34.141
zh38期课程的最后的特价
第 38 期課程的最後特價
26:34.141–26:37.341
zh这样的名额和我们现在这门课程
這樣的名額和我們現在這門課程
26:37.341–26:39.641
zh完整的课程大纲和对应的课程介绍
完整的課程大綱和對應的課程介紹
26:39.641–26:43.021
zh和每一个内容模块的功能介绍
和每一個內容模組的功能介紹
26:43.021–26:44.841
zh当然现在我们38期的内容
當然，現在我們第 38 期的內容
26:44.841–26:46.401
zh基本上是都已经上线了
基本上都已經上線了
26:46.401–26:48.421
zh然后我们复发agent也是大家报名完之后
然後我們的 Repro Agent 也是大家報名完之後
26:48.421–26:50.881
zh就可以直接领取到来进行一个使用了
就可以直接領取來進行一個使用了
26:50.881–26:53.261
zh那么我们团队其实也是
那麼我們團隊其實也是
26:53.261–26:55.481
zh总共是开课6年的时间
總共是開課 6 年的時間
26:55.481–26:58.401
zh现在在我们课程平台上也有2万多节的课程
現在在我們課程平台上也有 2 萬多節的課程
26:58.401–26:59.921
zh然后我们有7万多名学员
然後我們有 7 萬多名學員
26:59.921–27:01.641
zh参与到我们课程学习当中来
參與到我們課程學習當中來
27:01.641–27:03.901
zh那么我们的课程应该是页面上
那麼我們的課程應該是頁面上
27:03.901–27:05.661
zh市面上在这个为数不多的
市面上在這個為數不多的
27:05.661–27:07.881
zh大家看到其实一直专注于来讲解
大家看到其實一直專注於來講解
27:07.881–27:10.761
zh大模型AI技术的这样的一个团队了
大模型 AI 技術的這樣的一個團隊了
27:10.761–27:14.021
zh那么38期确实是我们今年以来
那麼第 38 期確實是我們今年以來
27:14.021–27:15.341
zh最大的一轮的内容
最大的一輪的內容
27:15.341–27:16.641
zh这样的改版和迭代
這樣的改版和迭代
27:16.641–27:19.141
zh那么确实今天晚上也是最后的
那麼確實今天晚上也是最後的
27:19.141–27:21.121
zh38期的课程
第 38 期課程
27:21.121–27:22.181
zh曝明的这样的时间
曝名（公布價格）的這樣時間
27:22.181–27:24.321
zh所以大家如果对我们课程感兴趣
所以大家如果對我們課程感興趣
27:24.321–27:25.021
zh换一下扫描
換一下掃描
27:25.021–27:25.821
zh现在屏幕当中二位码
現在螢幕當中的二維碼
27:25.821–27:27.521
zh添加我们志愿老师来进行咨询
添加我們助教老師來進行諮詢
27:27.521–27:28.761
zh当然我们说除了
當然我們說除了
27:28.761–27:30.601
zh我们现在大模型agent开发实战课之外
我們現在大模型 Agent 開發實戰課之外
27:30.601–27:31.561
zh我们说还有一门课程
我們說還有一門課程
27:31.561–27:32.481
zh还有三门课程
還有三門課程
27:32.481–27:35.481
zh分别是沐浴老师讲解的AI编程实战课
分別是沐陽老師講解的AI程式開發實戰課
27:35.481–27:36.901
zh和我来讲解的open cloud
以及我來講解的Open Cloud
27:36.901–27:38.241
zh智能体应用实战课
智能體應用實戰課
27:38.241–27:40.461
zh和大模型原理跟训练实战课
和大模型原理與訓練實戰課
27:40.461–27:43.841
zh这三门课程分别覆盖三个不同类型的细分的方向
這三門課程分別涵蓋三個不同類型的細分領域
27:43.841–27:45.801
zh比如说AI编程课主要是来讲
例如AI程式開發課主要講解
27:45.801–27:47.361
zh通用领域下的AI编程的
通用領域下的AI程式開發
27:47.361–27:49.241
zh那么open cloud智能体应用实战课
那麼Open Cloud智能體應用實戰課
27:49.241–27:50.721
zh主要是来介绍open cloud的
主要是介紹Open Cloud
27:50.721–27:53.481
zh怎么样使open cloud来围绕具体不同的场景
如何讓Open Cloud圍繞具體不同的場景
27:53.481–27:54.681
zh来完成agent开发
來完成智能體開發
27:54.681–27:57.061
zh那么同时大模型原理跟训练实战课
同時大模型原理與訓練實戰課
27:57.061–27:59.521
zh这门课程主要是会讲解
這門課程主要會講解
27:59.521–28:01.561
zh比如说底层的Transformer这个原理
例如底層的Transformer原理
28:01.561–28:02.281
zh开始来进行讲解
開始進行講解
28:02.281–28:05.261
zh一路讲解到现在的顶尖模型的训练的
一路講解到目前頂尖模型的訓練
28:05.261–28:07.781
zh这样的一些流程和模型的后训练
這樣的一些流程和模型後訓練
28:07.781–28:13.481
zh包括强化学训练和agentic强化学训练
包括強化學習和智能體強化學習
28:13.481–28:14.801
zh相关的一些内容
相關的一些內容
28:14.801–28:15.641
zhOK 好
好的
28:15.641–28:16.881
zh不管大家对哪门课程感兴趣
不管大家對哪門課程感興趣
28:16.881–28:18.261
zh都可以扫描现在屏幕当中二维码
都可以掃描現在螢幕上的二維碼
28:18.261–28:20.341
zh听讲我们治疗老师来进行咨询
聽講我們沐陽老師來進行諮詢
28:20.341–28:23.181
zh好 那我们今天的公开课的上半场内容
好 那麼我們今天公開課的上半場內容
28:23.181–28:24.561
zh到这就全部都结束了
到這裡就全部結束了
28:24.561–28:25.741
zh我们先稍稍休息一下
我們先稍稍休息一下
28:25.741–28:27.621
zh然后再开始今天下半场的内容
然後再開始今天下半場的內容
影片筆記：DeepSeek V4正式版+Codex工业Agent开发实战！从零手搓AI数据分析Agent，Responses API调用流程与Codex核心功能详解！ p05 05.DeepSeek+Codex视觉能力增强
一句話總結
針對 DeepSeek V4 缺乏視覺能力的痛點，影片演示了如何透過本地部署的 MCP 服務，結合千問 3.8 Max 模型進行視覺審查，並利用 Codex 的 Skills 技能腳本實現自動化、多輪的視覺審查與代碼修復閉環。
核心重點
- 痛點與解決方案：DeepSeek V4 本身無視覺能力，無法直接處理前端截圖審查。解決方案是引入具備視覺能力的模型（如千問 3.8 Max），並透過本地部署的 MCP (Model Context Protocol) 服務進行調用。
- 開發鏈路實作：
- 使用 DeepSeek V4 Flash 生成網頁代碼。
- 針對移動端適配問題進行截圖。
- 透過 Codex 調用 MCP 服務，將截圖與審查目標輸入千問 3.8 Max。
- 根據千問返回的視覺反饋，Codex 進行代碼改版與修復。
- 重複上述過程直至視覺問題解決。
- Skills (技能腳本) 的自動化收斂：
- 定義規範化的輸入數據結構、MCP 工具調用合同及執行步驟。
- 包含失敗邊界審查機制。
- 實現自動截圖比對，若有問題則繼續修改，無問題則收斂結果，實現多輪視覺審查的自動化。
- 課程架構與推廣：
- 介紹 2026 大模型 Agent 應用與開發實戰課的 8 個階段（Stage 0-7），涵蓋從基礎入門到工業級項目實戰。
- 推廣 38 期課程，贈送「復盤 Agent (AI9000)」，該 Agent 匯聚了團隊開發經驗與 400+ 技能，支持本地部署與二次開發。
- 提供買一贈一優惠（購買 38 期贈送第 39 期新增內容）。
詳細大綱
一、 DeepSeek V4 的視覺能力痛點與解決方案
- 痛點分析：
- 當前 DeepSeek 模型本身無視覺能力。
- 開發過程中需要前端截圖來審查視覺效果並進行優化，但 DeepSeek 無法直接處理圖片。
- 架構設計：
- 在本地搭建獨立的 MCP 服務。
- 引入 千問 3.8 Max 作為視覺識別模型。
- 當 Codex 遇到視覺任務時，透過 MCP 工具調用千問 3.8 Max 進行輸入與反饋。
- 註：也可選擇其他開源模型或 API，但需具備視覺能力。
二、 實戰演示：網頁開發與視覺審查鏈路
- 開發階段：
- 使用 DeepSeek V4 Flash 生成一個關於項目進度的網頁。
- 進行移動端適配，發現視覺效果問題（如版面平移）。
- 審查與修復階段：
- 截圖：使用
PlayerWrite(疑點) 進行截圖，生成哈希值。 - 調用 MCP：將截圖、業務目標、審查維度打包，透過 MCP 工具調用外部千問 3.8 Max。
- 反饋與改版：
- 千問 3.8 Max 返回配置反饋結果。
- Codex 搭配 DeepSeek V4 Flash 進行二輪改版。
- 針對移動端版面問題進行修復。
- 驗證：修復後再次截圖審查，確認問題解決。
三、 Skills (技能腳本) 的結構與應用
- Skills 的作用：
- 自動化視覺審查流程，實現多輪調整與收斂。
- 確保每次修改後都能進行視覺驗收。
- Skills 的組成規範：
- 規範好的輸入：定義審查所需的數據結構。
- 工具合同：定義 MCP 工具的調用方式。
- 執行步驟：明確目標、原碼、截圖、審查等流程。
- 失敗邊界審查：記錄 MCP 調用失敗時的狀態。
- 輸出與收斂：
- 不斷截圖比對變化。
- 若有問題則繼續修改，若無問題則收斂結果。
- 部署說明：相關腳本與 Skills 已包含在課程課件中，學員可自行部署至本地 Codex 或 Cloud Code。
四、 課程推廣與 38 期優惠
- 課程內容架構 (2026 大模型 Agent 應用與開發實戰課)：
- Stage 0：基礎入門 (算法、編程、大模型基礎)。
- Stage 1：主流基礎智能體實戰 (Cloud Code, Codex, OpenCloud, Hermes Agent 等)。
- Stage 2：Skills 開發與應用實戰 (工業級實現流程)。
- Stage 3：AI 全站開發入門 (需求調研、Web Design、Web Coding)。
- Stage 4：進階技能 (RAG 框架、運行時框架、記憶管理、上下文工程、多智能體協作)。
- Stage 5：Agent 部署上線與運維優化 (容器化編排、長期追蹤、性能評估)。
- Stage 6：Web Coding 進階 (文檔驅動開發、Agent 自治循環、多智能體協同、AI 自動化任務)。
- Stage 7：40 架工業項目開發實戰 (涵蓋敏捷型、私有化復刻、工業級組件、百萬用戶級旗艦項目)。
- 38 期專屬福利：復盤 Agent (AI9000)：
- 功能：蒸餾了團隊開發經驗與 100 萬字課件，匯聚知識大腦，集成 400+ 技能 (Skill)。
- 優勢：支持本地部署、一鍵遷移項目、二次開發、輔助學習與開發。
- 定價策略：
- 38 期：免費贈送。
- 39 期起：收費 1000 元/期。
- 優惠活動：
- 38 期今晚封班，最後報名機會。
- 購買 38 期贈送第 39 期全部新增內容 (買一贈一)。
- 其他課程介紹：
- AI 編程實戰課 (沐雲老師)。
- Open Cloud 智能體應用實戰課 (講者)。
- 大模型原理與訓練實戰課。
工具 / 模型 / 名詞整理
- 模型/產品：
- Codex：開發工具/環境。
- DeepSeek / DeepSeek V4 / DeepSeek V4 Flash：基礎語言模型。
- 千問 3.8 Max / 千文 3.8max / Chem3 Max / 前五三点八max：視覺審查模型（原文有多種聽寫變體，疑指 Qwen 系列）。
- Kodaks：疑點，可能指代工具或口誤。
- Cloud Code：開發工具。
- OpenCloud：開發工具/平台。
- Hermes Agent：智能體框架。
- GBring：疑點，可能指代某框架。
- Memory Link：疑點，可能指代某框架。
- REG 框架 / Agentic REG：開發框架。
- Harness 框架：運行時框架。
- 復盤 Agent / AI9000 老師：課程專屬 AI 助手。
- Agent Playground：官網頁面。
- 技術/協議：
- MCP (Model Context Protocol)：模型上下文協議。
- SSE (Server-Sent Events)：服務端發送事件。
- Skills：技能腳本。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)：檢索增強生成。
- Transformer：模型架構。
- Web Design / Web Coding：網頁設計與編程。
- SRE (Site Reliability Engineering)：站點可靠性工程。
- AXF 中台：疑點，可能指代某企業級中台。
- OPC：疑點，可能指代 One Person Company 或其他縮寫。
操作流程整理
- 初始化開發：使用 DeepSeek V4 Flash 生成網頁代碼（例如項目進度網頁）。
- 問題發現：進行移動端適配，發現視覺效果問題（如版面平移）。
- 截圖處理：使用
PlayerWrite(疑點) 進行截圖，並生成哈希值。 - MCP 調用準備：打包截圖、業務目標、審查維度。
- 視覺審查：透過 Codex 調用本地/遠端 MCP 服務，將數據輸入千問 3.8 Max。
- 獲取反饋：接收千問 3.8 Max 返回的配置反饋結果。
- 代碼修復：Codex 搭配 DeepSeek V4 Flash 根據反饋進行二輪改版，修復移動端版面問題。
- 驗證與收斂：修復後再次截圖審查，確認問題解決；若未解決則重複流程，直至收斂。
值得注意的限制或風險
- 模型名稱辨識不確定：影片中對視覺審查模型的稱呼極不統一，包括「千問 3.8 Max」、「千文 3.8max」、「Chem3 Max」、「前五三点八max」，實際產品名稱需查證。
- 工具名稱辨識不確定：
- 「Kodaks」：原文提到「跟我們的 Kodaks 進行很好的這樣的響應」，疑為口誤或特定內部工具名稱。
- 「PlayerWrite」：原文提到「用 PlayerWrite 來進行截圖」，疑為特定腳本名稱或口誤（可能指 Playwright，但未明確說明）。
- 「TY 截圖」：原文提到「Codex 的 TY 截圖」，疑為「Tool 截圖」或特定縮寫。
- 「GBring / Memory Link / AXF / OPC」：在介紹課程項目時出現，疑為特定開源項目、內部代號或口誤，無法確認實際含義。
- 講師與產品名稱辨識不確定：
- 講師名稱出現「沐云」、「志杰」、「志愿」、「治疗」等多種變體。
- 課程專屬 AI 助手名稱出現「复范 Agent」、「复发 Agent」、「复卖 Agent」等多種變體。
逐字稿辨識疑點
- Kodaks：原文提到「跟我們的 Kodaks 進行很好的這樣的響應」，疑為口誤或特定內部工具名稱，無法確認是否為 Codex 的誤讀或其他產品。
- Chem3 Max / 前五三点八max / 千文 3.8max / 千問 3.8max：原文中對該視覺模型的稱呼極不統一，包括「Chem3 Max」、「前五三点八max」、「千文 3.8max」、「千問 3.8max」。根據語境推測應為阿里通義千問系列，但嚴格遵循逐字稿，保留所有出現的變體，標記為需查證。
- Seguus / Skill：原文提到「還給了一套 Seguus」，隨後解釋為「Skill」，疑為口誤。
- PlayerWrite：原文提到「用 PlayerWrite 來進行截圖」，疑為特定腳本名稱或口誤（可能指 Playwright 測試工具，但原文未明確說明）。
- TY 截圖：原文提到「Codex 的 TY 截圖」，疑為「Tool 截圖」或特定縮寫，無法確認。
- GBring / Memory Link：在介紹課程項目復刻時出現，疑為特定開源項目或內部代號，無法確認實際對應的知名開源項目。
- AXF / OPC：在旗艦項目名稱中出現，疑為內部項目縮寫或口誤，無法確認具體含義。
- 沐云老师 / 志杰老师 / 志愿老师 / 治疗老师：助教或講師名稱在逐字稿中聽寫不一致，分別出現為「沐云」、「志杰」、「志愿」、「治疗」，需查證實際講師姓名。
- 复范 Agent / 复发 Agent / 复卖 Agent：課程專屬 AI 助手的名稱在逐字稿中聽寫不一致，分別出現為「复范」、「复发」、「复卖」，需查證實際產品名稱。
可延伸追問
- 千問 3.8 Max 的確切產品名稱是什麼？是否為通義千問的某個特定版本？
- 「PlayerWrite」是否為 Playwright 的誤讀？其在截圖流程中的具體作用為何？
- 「Kodaks」在影片語境中具體指代什麼工具或服務？
- 課程中提到的「GBring」、「Memory Link」、「AXF 中台」、「OPC」具體對應哪些開源項目或內部系統？
- 如何具體配置本地 MCP 服務以調用千問 3.8 Max 的視覺能力？
- 「復盤 Agent (AI9000)」的具體功能架構與部署方式為何？
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