课程简介
我们是中国最早也是最成功的推出大模型应用的企业，不论是针对企业舆情应对的观舆卫士，还是应用于金融投研的研报魔方，在整个过程中我们积累了相当多的大模型应用经验。正好，最近正在对大模型应用做调研专门开个合集，用35个视频从零开始普及大模型的知识，并教大家搭建自己的智能体，希望能帮到大家。
课程大纲
一共35集，前15集讲从零开始如何玩转大模型，后面18集讲怎么在大模型基础上，调整和训练、部署一个属于自己的AlAgent也就是智能体，最后两集讲怎么给一个网站引入基于大模型的智能助手。
课程内容：
第一讲:如何理解大模型和什么是大模型
第二讲:如何用好提示词真正让大模型帮你工作
第三讲:真正开始学习的整个流程是什么
第四讲:什么是专家知识库以及有啥用
第五讲:如何利用云平台后台建立自己的知识库
第六讲:如何对大模型进行微调
第七讲:如何利用简单操作搭建自己的智能体
第八讲:如何精调提示词利用好大模型
第九讲:非常重要的提示词怎么设置才好用
第十讲:自定义模型如何落地(上)
第十-讲:自定义模型如何落地(下)
第十二讲:做好数据洞察为训练打好基础(上)
第十三讲:做好数据洞察为训练打好基础(下)
第十四讲:做好在线标注模型训练提升效率倍数
第十五讲:掌握好数据集类型，训练模型事半功倍
第十六讲:什么是智能体以及智能体有什么用
第十七讲:带你了解智能体搭建过程究竟有啥
第十八讲:如何配置适合自己需求的模型
第十九讲:设置智能体如何给其匹配一个人设
第二十讲:建立智能体如何对人设进行调整优化?
第二十一讲:如何提升智能体的人物设定效果
第二十二讲:智能体人物设置不满意怎么调整
第二十三讲:遇到功能达不到如何利用好插件
第二十四讲:智能体的数据库是做什么用的
第二十五讲:数据库调优如何进行才有效
第二十六讲:实操如何调整数据库
第二十七讲:什么是工作流和如何设置工作流
第二十八讲:如何对工作流进行调整
第二十九讲:实操设置工作流
第三十讲:什么是知识库和知识库怎么设置
第三十一讲:如何实际设置一个知识库
第三十二讲:知识库调用成果怎么优化
第三十三讲:对知识库进行深度的调整效果如何
第三十四讲:如何给一个网站匹配智能助手(上)
第三十五讲:如何给一个网站匹配智能助手(下)
想从零开始玩转大模型，自己搭建一个AI智能体？一套标榜“35集视频教程”的课程声称能带你实现。在AI概念满天飞的今天，这类系统教学听起来很解渴，但它真能让你从小白变身智能体开发者吗？我们得拆开包装，看看里面是干货还是鸡汤。
这个教程的项目本质，是一套结构化、视频化的AI应用入门培训。它的核心并非教你从零编码创造一个ChatGPT，而是让你理解大模型（如GPT系列）的工作原理，并学会利用现有云平台和工具，像搭积木一样，配置和训练出能执行特定任务的“智能体”。它的价值在于将庞杂的知识体系，变成一条看似清晰的学習路径。
其宣传的操作流程通常分为三大阶段。第一阶段是基础认知，涵盖大模型原理、提示词工程等，帮你建立对话基础。第二阶段是核心技能，包括创建专家知识库、对模型进行微调，这是定制化的关键。第三阶段是实战搭建，教你一步步配置智能体的人设、工作流，并最终部署到网站等场景。35集的内容试图覆盖从“是什么”到“怎么用”的全过程。
我们来客观分析收益与成本。主要收益不是直接金钱，而是技能提升：你可能会系统掌握与AI协作的思维，获得一项高潜力的技术应用能力，这能提升个人职业竞争力或创业可能性。潜在的成本则非常明确：一是大量的时间成本，消化35集视频并动手实践，需要持续数十甚至上百小时的投入。二是潜在的工具成本，使用某些云平台API或高级功能可能需要付费。
这其中存在几个现实的风险与挑战。第一，技术迭代极快。今天教的具体平台操作，明天可能就界面大变，课程容易过时。第二，“一看就会，一动手就废”。视频演示很顺畅，但你自己调试智能体时，会遇到各种教程没覆盖的报错和玄学问题。第三，真正的商业级智能体涉及复杂的数据、算力和工程问题，教程只能带你入门，离“专家”还很远。第四，如果讲师自身实践经验不深，内容可能流于表面概念。
那么，它适合谁？最适合的是对AI有强烈兴趣、有自学能力和耐心的初学者，希望找到一条不迷茫的起步路径。也适合产品经理、运营等非技术背景的从业者，想系统性理解AI应用逻辑。但如果你期望学完立即接项目赚钱，或者讨厌动手解决琐碎的技术问题，这门课可能会让你感到挫败。
总之，这类教程可以是一张不错的“航海图”，但无法替代你亲自“出海航行”的经历。建议是：将其作为学习框架，但保持批判性思维，随时查阅更新的官方文档和社区讨论。最重要的不是看完所有视频，而是在学习初期就选定一个微小、具体的项目（比如做一个自动回复客服的智能体雏形），在动手解决问题中成长。记住，在这个领域，实战中踩坑学到的东西，比任何教程都值钱。
课程下载：
