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0	3000	号称agent 性能暴涨的Deep-Sea V4正式版模型
3000	5440	在全面官宣兼容了Codex之后
5440	9120	双键合并到底能开发出什么样惊艳的agent呢
9120	12680	大家现在看到的就是这套技术方案真实的开发效果
12680	15000	也是本期科快课最终的开发成果
15000	17720	这是一套完整的工业级AI数据分析系统
17720	21240	不仅能够实现全链路图文并茂的可视化数据分析
21240	23200	以及机器学习建模预测分析
23200	26520	并且还能将分析过程和关键结论一键整合
26520	28680	并创建图文并茂的数据分析报告
28680	32120	并且支持多版本迭代 修改和一键回溯
32120	35800	同时还支持海量数据库和本地数据的读取和导入
35800	37980	项目里面以300万数据规模为例
37980	39580	搭建了完整的数据分析流程
39580	42580	此外agent还内置了大量的数据分析Skills
42580	45840	用于支持数据探索 可视化分析 机器学习建模
45840	48920	数据洞察和数据分析报告编写等各个环节
48920	51960	并且支持Skills定制化开发和载入
51960	57060	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
57060	60700	甚至还融合了定音间的WebDesign设计理念
60700	63420	主题搭配样式都能够一键切换
63420	65160	怎么样是不是非常的酷炫
65160	69200	说实话 作为几年来一直奋战在技术一线的技术人
69200	72740	看到国产模型能够达到如此效果还是非常的吃惊
72740	73940	同时也非常兴奋
73940	76920	因此本期科学课就为大家从零上手学习
76920	81560	DeepSeek V4正式版加Kojax工业级agent开发技术完整体系
81560	84900	详细介绍DeepSeek V4正式版模型的核心功能特性
84900	86940	以及工业agent开发技术战
86940	90020	当然DeepSeek V4能够全面接入Kojax
90020	92880	并借助Kojax最大程度释放模型性能
92880	94860	最核心的一点还是在于
94860	98440	全新模型全面适配了OpenAI最新的Responses API
98440	100980	不同于上一代Chat Compilations API
100980	103000	核心功能是灵活编排消息队列
103000	106480	Responses API更像是OpenAI版的LongChain
106480	110740	开发者仅需要把模型系统提示词和当前任务放在一起
110740	113940	Responses API就能够自动搭建起agent loop
113940	117400	自动多步或者并发调用工具来执行任务
117400	120000	也就是说上一代Chat Compilations API
120000	124180	更加适合通过编排消息队列来搭建ChatBot聊天机器人
124180	127900	而新一代的Responses API则更加适合开发agent
127900	131980	这也怪不得OpenAI在Responses API迁移指南中说到
131980	136400	仅仅是从Chat Compilations API迁移到了Responses API
136400	140720	agent在SWE Bench性能方面就提升了3%
140720	146020	而Deepseek也是目前唯一一个国内全面接入Responses API的大模型
146020	150600	要知道哪怕在前段时间开源的2.8T参数的Kimi K3
150600	153600	也仅仅支持上一代Chat Compilations API
153600	154980	因此公开课的第一部分
154980	156400	我就将为大家深入介绍
156400	160760	Deepseek全新兼容的Responses API的基本语法规则和使用方法
160760	163160	包括底层执行和调用逻辑
163160	165600	帮大家快速奠定扎实基础
165600	167340	而在了解了底层API之后
167340	169560	接下来就进入到Kodex的上手取操环节
169560	173740	公开课中将详细介绍Deepseek V4接入Kodex的具体方法
173740	177240	包括脚本接入和CC Switch接入这两种方式
177240	181940	同时详细介绍新人入门Kodex进行开发必备的基础技能
181940	183460	包括基础环境搭建
183460	185300	三层技艺管理系统方法
185300	187360	多agent和profile设计
187360	188760	工具链和写杠命令
188760	192660	Skills与MCP工具调用等5个最核心的功能模块
192660	195580	当然为了真实介入工业级开发流程
195580	198820	我们还需要给Deepseek加Kodex这套技术体系
198820	200060	接上视觉能力
200060	203280	才能够在真实开发过程中实现开发成果的
203280	205780	视觉自我审核外加审美配合对齐
205780	206600	简单来说
206600	208980	就是让agent通过看到自己的开发成果
208980	210860	来提升开发效果
210860	213660	国外科中将采用1013.8作为视觉工具
213660	216120	并借助MCP来提供触发接口
216120	217780	完整架构如图所示
217780	221540	而Deepseek V4也只有在接入视觉能力之后
221540	224840	才能够实现如图所示的非常惊艳的开发效果
224840	227840	而在完成了一系列的基础准备工作之后
227840	228840	工坏课的下半场
228840	231600	就让我们进入工业级agent的开发实战阶段
231600	232620	本期工坏课
232620	236080	我们将同样选取目前最热门的agent的应用方向
236080	237180	AI数据分析领域
237180	237840	详细介绍
237840	241420	如何搭建一整套工业级可用的AI数据分析系统
241420	243540	其实经历了这么多年的发展
243540	244400	工业场景下
244400	245700	对于数据分析智能体
245700	247580	早就不再是简单的提个数
247580	249680	绘的图进行数据洞察分析
249680	251840	得出几条结论这么简单的需求了
251840	254380	而是首先要能接入各种数据员
254380	257760	并至少支持百万级以上数据集的管理跟读取
257760	259900	同时还要支持数据信息
259900	260820	可视化分析
260820	261680	数据洞察
261680	262440	特征工程
262440	263200	模型融合
263200	265580	机器学习建模分析等完整链路
265580	267040	以及还要能一键创建
267040	269940	满足具体业务格式和指标要求的数据分析报告
269940	271920	此外还要有SKILLS功能系统
271920	274800	支持上传导入跟使用自定义的SKILL
274800	277020	从而更好的进行功能拓展
277020	278420	而这也是本期公开课中
278420	280460	即将为大家深入系统讲解的
280460	282300	DS4 AI数据分析系统
282300	283440	作为教学项目
283440	284200	我会从头
284200	285960	为大家详细介绍AI数据分析的
285960	287080	基本业务背景
287080	288540	核心项目架构
288540	290760	以及完整的技术选进方案
290760	293700	并借助Codex一步步完成项目开发
293700	294340	此外
294340	295800	为了便于同学们之后
295800	297560	自己也能熟练操作Codex
297560	298760	完成自己的项目开发
298760	299240	公开课中
299240	300840	还特地为大家准备了一份
300840	302560	完整的DeepSeek V4
302560	304780	技术体系LMWiki知识库
304780	308460	以及10项DeepSeek V4开发专属SKILLS
308460	310100	目前全能公开课的课件
310100	311420	脚本项目提示词
311420	312800	知识库和SKILLS的
312800	314780	都已经上限至复返AI社区
314780	315880	加扫标评商的奥运码
315880	317020	即可免费领取
317020	319040	2016大模型Agent的技术发展
319040	319940	是都非常迅猛
319940	321160	我也将持续为大家提供
321160	322860	最前沿实用的技术教学
322860	324600	感谢大家的关注和三连支持
324600	325120	公开课
325120	326000	马上开始