1
00:00:00,000 --> 00:00:03,000
号称agent 性能暴涨的Deep-Sea V4正式版模型

2
00:00:03,000 --> 00:00:05,440
在全面官宣兼容了Codex之后

3
00:00:05,440 --> 00:00:09,120
双键合并到底能开发出什么样惊艳的agent呢

4
00:00:09,120 --> 00:00:12,680
大家现在看到的就是这套技术方案真实的开发效果

5
00:00:12,680 --> 00:00:15,000
也是本期科快课最终的开发成果

6
00:00:15,000 --> 00:00:17,720
这是一套完整的工业级AI数据分析系统

7
00:00:17,720 --> 00:00:21,240
不仅能够实现全链路图文并茂的可视化数据分析

8
00:00:21,240 --> 00:00:23,200
以及机器学习建模预测分析

9
00:00:23,200 --> 00:00:26,520
并且还能将分析过程和关键结论一键整合

10
00:00:26,520 --> 00:00:28,680
并创建图文并茂的数据分析报告

11
00:00:28,680 --> 00:00:32,120
并且支持多版本迭代 修改和一键回溯

12
00:00:32,120 --> 00:00:35,800
同时还支持海量数据库和本地数据的读取和导入

13
00:00:35,800 --> 00:00:37,980
项目里面以300万数据规模为例

14
00:00:37,980 --> 00:00:39,580
搭建了完整的数据分析流程

15
00:00:39,580 --> 00:00:42,580
此外agent还内置了大量的数据分析Skills

16
00:00:42,580 --> 00:00:45,840
用于支持数据探索 可视化分析 机器学习建模

17
00:00:45,840 --> 00:00:48,920
数据洞察和数据分析报告编写等各个环节

18
00:00:48,920 --> 00:00:51,960
并且支持Skills定制化开发和载入

19
00:00:51,960 --> 00:00:57,060
此外还能够实施查询系统状态 完整架构以及各关键环节的底层代码

20
00:00:57,060 --> 00:01:00,700
甚至还融合了定音间的WebDesign设计理念

21
00:01:00,700 --> 00:01:03,420
主题搭配样式都能够一键切换

22
00:01:03,420 --> 00:01:05,160
怎么样是不是非常的酷炫

23
00:01:05,160 --> 00:01:09,200
说实话 作为几年来一直奋战在技术一线的技术人

24
00:01:09,200 --> 00:01:12,740
看到国产模型能够达到如此效果还是非常的吃惊

25
00:01:12,740 --> 00:01:13,940
同时也非常兴奋

26
00:01:13,940 --> 00:01:16,920
因此本期科学课就为大家从零上手学习

27
00:01:16,920 --> 00:01:21,560
DeepSeek V4正式版加Kojax工业级agent开发技术完整体系

28
00:01:21,560 --> 00:01:24,900
详细介绍DeepSeek V4正式版模型的核心功能特性

29
00:01:24,900 --> 00:01:26,940
以及工业agent开发技术战

30
00:01:26,940 --> 00:01:30,020
当然DeepSeek V4能够全面接入Kojax

31
00:01:30,020 --> 00:01:32,880
并借助Kojax最大程度释放模型性能

32
00:01:32,880 --> 00:01:34,860
最核心的一点还是在于

33
00:01:34,860 --> 00:01:38,440
全新模型全面适配了OpenAI最新的Responses API

34
00:01:38,440 --> 00:01:40,980
不同于上一代Chat Compilations API

35
00:01:40,980 --> 00:01:43,000
核心功能是灵活编排消息队列

36
00:01:43,000 --> 00:01:46,480
Responses API更像是OpenAI版的LongChain

37
00:01:46,480 --> 00:01:50,740
开发者仅需要把模型系统提示词和当前任务放在一起

38
00:01:50,740 --> 00:01:53,940
Responses API就能够自动搭建起agent loop

39
00:01:53,940 --> 00:01:57,400
自动多步或者并发调用工具来执行任务

40
00:01:57,400 --> 00:02:00,000
也就是说上一代Chat Compilations API

41
00:02:00,000 --> 00:02:04,180
更加适合通过编排消息队列来搭建ChatBot聊天机器人

42
00:02:04,180 --> 00:02:07,900
而新一代的Responses API则更加适合开发agent

43
00:02:07,900 --> 00:02:11,980
这也怪不得OpenAI在Responses API迁移指南中说到

44
00:02:11,980 --> 00:02:16,400
仅仅是从Chat Compilations API迁移到了Responses API

45
00:02:16,400 --> 00:02:20,720
agent在SWE Bench性能方面就提升了3%

46
00:02:20,720 --> 00:02:26,020
而Deepseek也是目前唯一一个国内全面接入Responses API的大模型

47
00:02:26,020 --> 00:02:30,600
要知道哪怕在前段时间开源的2.8T参数的Kimi K3

48
00:02:30,600 --> 00:02:33,600
也仅仅支持上一代Chat Compilations API

49
00:02:33,600 --> 00:02:34,980
因此公开课的第一部分

50
00:02:34,980 --> 00:02:36,400
我就将为大家深入介绍

51
00:02:36,400 --> 00:02:40,760
Deepseek全新兼容的Responses API的基本语法规则和使用方法

52
00:02:40,760 --> 00:02:43,160
包括底层执行和调用逻辑

53
00:02:43,160 --> 00:02:45,600
帮大家快速奠定扎实基础

54
00:02:45,600 --> 00:02:47,340
而在了解了底层API之后

55
00:02:47,340 --> 00:02:49,560
接下来就进入到Kodex的上手取操环节

56
00:02:49,560 --> 00:02:53,740
公开课中将详细介绍Deepseek V4接入Kodex的具体方法

57
00:02:53,740 --> 00:02:57,240
包括脚本接入和CC Switch接入这两种方式

58
00:02:57,240 --> 00:03:01,940
同时详细介绍新人入门Kodex进行开发必备的基础技能

59
00:03:01,940 --> 00:03:03,460
包括基础环境搭建

60
00:03:03,460 --> 00:03:05,300
三层技艺管理系统方法

61
00:03:05,300 --> 00:03:07,360
多agent和profile设计

62
00:03:07,360 --> 00:03:08,760
工具链和写杠命令

63
00:03:08,760 --> 00:03:12,660
Skills与MCP工具调用等5个最核心的功能模块

64
00:03:12,660 --> 00:03:15,580
当然为了真实介入工业级开发流程

65
00:03:15,580 --> 00:03:18,820
我们还需要给Deepseek加Kodex这套技术体系

66
00:03:18,820 --> 00:03:20,060
接上视觉能力

67
00:03:20,060 --> 00:03:23,280
才能够在真实开发过程中实现开发成果的

68
00:03:23,280 --> 00:03:25,780
视觉自我审核外加审美配合对齐

69
00:03:25,780 --> 00:03:26,600
简单来说

70
00:03:26,600 --> 00:03:28,980
就是让agent通过看到自己的开发成果

71
00:03:28,980 --> 00:03:30,860
来提升开发效果

72
00:03:30,860 --> 00:03:33,660
国外科中将采用1013.8作为视觉工具

73
00:03:33,660 --> 00:03:36,120
并借助MCP来提供触发接口

74
00:03:36,120 --> 00:03:37,780
完整架构如图所示

75
00:03:37,780 --> 00:03:41,540
而Deepseek V4也只有在接入视觉能力之后

76
00:03:41,540 --> 00:03:44,840
才能够实现如图所示的非常惊艳的开发效果

77
00:03:44,840 --> 00:03:47,840
而在完成了一系列的基础准备工作之后

78
00:03:47,840 --> 00:03:48,840
工坏课的下半场

79
00:03:48,840 --> 00:03:51,600
就让我们进入工业级agent的开发实战阶段

80
00:03:51,600 --> 00:03:52,620
本期工坏课

81
00:03:52,620 --> 00:03:56,080
我们将同样选取目前最热门的agent的应用方向

82
00:03:56,080 --> 00:03:57,180
AI数据分析领域

83
00:03:57,180 --> 00:03:57,840
详细介绍

84
00:03:57,840 --> 00:04:01,420
如何搭建一整套工业级可用的AI数据分析系统

85
00:04:01,420 --> 00:04:03,540
其实经历了这么多年的发展

86
00:04:03,540 --> 00:04:04,400
工业场景下

87
00:04:04,400 --> 00:04:05,700
对于数据分析智能体

88
00:04:05,700 --> 00:04:07,580
早就不再是简单的提个数

89
00:04:07,580 --> 00:04:09,680
绘的图进行数据洞察分析

90
00:04:09,680 --> 00:04:11,840
得出几条结论这么简单的需求了

91
00:04:11,840 --> 00:04:14,380
而是首先要能接入各种数据员

92
00:04:14,380 --> 00:04:17,760
并至少支持百万级以上数据集的管理跟读取

93
00:04:17,760 --> 00:04:19,900
同时还要支持数据信息

94
00:04:19,900 --> 00:04:20,820
可视化分析

95
00:04:20,820 --> 00:04:21,680
数据洞察

96
00:04:21,680 --> 00:04:22,440
特征工程

97
00:04:22,440 --> 00:04:23,200
模型融合

98
00:04:23,200 --> 00:04:25,580
机器学习建模分析等完整链路

99
00:04:25,580 --> 00:04:27,040
以及还要能一键创建

100
00:04:27,040 --> 00:04:29,940
满足具体业务格式和指标要求的数据分析报告

101
00:04:29,940 --> 00:04:31,920
此外还要有SKILLS功能系统

102
00:04:31,920 --> 00:04:34,800
支持上传导入跟使用自定义的SKILL

103
00:04:34,800 --> 00:04:37,020
从而更好的进行功能拓展

104
00:04:37,020 --> 00:04:38,420
而这也是本期公开课中

105
00:04:38,420 --> 00:04:40,460
即将为大家深入系统讲解的

106
00:04:40,460 --> 00:04:42,300
DS4 AI数据分析系统

107
00:04:42,300 --> 00:04:43,440
作为教学项目

108
00:04:43,440 --> 00:04:44,200
我会从头

109
00:04:44,200 --> 00:04:45,960
为大家详细介绍AI数据分析的

110
00:04:45,960 --> 00:04:47,080
基本业务背景

111
00:04:47,080 --> 00:04:48,540
核心项目架构

112
00:04:48,540 --> 00:04:50,760
以及完整的技术选进方案

113
00:04:50,760 --> 00:04:53,700
并借助Codex一步步完成项目开发

114
00:04:53,700 --> 00:04:54,340
此外

115
00:04:54,340 --> 00:04:55,800
为了便于同学们之后

116
00:04:55,800 --> 00:04:57,560
自己也能熟练操作Codex

117
00:04:57,560 --> 00:04:58,760
完成自己的项目开发

118
00:04:58,760 --> 00:04:59,240
公开课中

119
00:04:59,240 --> 00:05:00,840
还特地为大家准备了一份

120
00:05:00,840 --> 00:05:02,560
完整的DeepSeek V4

121
00:05:02,560 --> 00:05:04,780
技术体系LMWiki知识库

122
00:05:04,780 --> 00:05:08,460
以及10项DeepSeek V4开发专属SKILLS

123
00:05:08,460 --> 00:05:10,100
目前全能公开课的课件

124
00:05:10,100 --> 00:05:11,420
脚本项目提示词

125
00:05:11,420 --> 00:05:12,800
知识库和SKILLS的

126
00:05:12,800 --> 00:05:14,780
都已经上限至复返AI社区

127
00:05:14,780 --> 00:05:15,880
加扫标评商的奥运码

128
00:05:15,880 --> 00:05:17,020
即可免费领取

129
00:05:17,020 --> 00:05:19,040
2016大模型Agent的技术发展

130
00:05:19,040 --> 00:05:19,940
是都非常迅猛

131
00:05:19,940 --> 00:05:21,160
我也将持续为大家提供

132
00:05:21,160 --> 00:05:22,860
最前沿实用的技术教学

133
00:05:22,860 --> 00:05:24,600
感谢大家的关注和三连支持

134
00:05:24,600 --> 00:05:25,120
公开课

135
00:05:25,120 --> 00:05:26,000
马上开始