从 AutoGPT 到斯坦福生成式智能体：智能体（Agent）的记忆机制为何是认知突破关键？

Ai尚研修 2025-06-20 09:31 湖北

智能体（Agent）是具环境感知、自主决策与执行能力的计算实体，借 “感知 - 推理 - 行动” 闭环模拟人类认知。从 AutoGPT 自动化任务到斯坦福生成式智能体，其核心突破在记忆机制演进，不仅存对话历史，更通过时序衰减、情境关联等，让 AI 具人类般长期知识积累与决策力。

在 AI 领域，记忆机制推动智能体向复杂认知进化。如 Google Data Science Agent 用分层记忆实现数据处理全流程自主决策；多智能体协作靠记忆共享完成跨领域任务。结合大语言模型本地化部署，记忆机制更关键：基于 Llama3 等开源模型私有化方案，借 RAG 融合本地知识库与智能体记忆，实现文献毫秒级检索；用 LoRA 微调优化记忆参数，提升领域知识推理准确率；量化技术让含记忆的智能体在边缘设备实时推理。

“记忆增强 + 模型优化” 推动 AI 向认知主体演进，成科研与产业核心驱动力。

本期公众号文章，我们特别为您策划了三场不同的培训课程，汇聚了最尖端的学术资源和技能提升机会。无论您是投身科研的专业人士、深耕学术的学者，还是对技术充满热情的爱好者，这里总有一门课程能满足您的需求。现在，就让我们一同探索这些令人期待的课程详情吧！

🌟 课程一：2025最“新科研创新与智能化转型”暨AI智能体（Agent）开发及与大语言模型的本地化部署、优化技术实践高级培训班

时间：2025年7月1日-3日
培训方式：【腾讯会议直播】
🌟 课程三：第十期：2025最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用培训班
时间：2025年7月17日-20日
培训方式：【腾讯会议直播】

🌟 课程三：智慧科研写作AI Agent多维赋能暨基于 LLM 的语义理解、多智能体系统的任务协同及 n8n 工作流的自动化集成实践技术应用培训班
时间：2025年7月11日-13日
培训方式：【腾讯会议直播】

📚 课程一

📢 在过去几年里，人工智能技术取得了飞跃性进展，特别是大语言模型的崛起，已成为推动各行各业创新与变革的重要力量。大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。

为了帮助广大科研人员和技术专家把握这一时代的机遇，我们特别推出了《智能体与大语言模型高级实战：开发、本地化部署与优化》高级培训班。本课程旨在为学员提供从智能体构建、大语言模型开发到本地化部署与优化的系统化学习，帮助大家全面掌握智能体的前沿技术，深入了解大语言模型的应用与优化技巧，并通过实际操作提升技术能力。

课程内容涵盖了智能体的构建流程与技术要点、大语言模型的原理及优化应用、开源模型的本地化部署以及如何通过先进的优化手段提升模型性能。课程采取理论讲解与实战操作相结合的方式，学员将通过大量实操演练，深入理解并掌握各项技能，从而在科研工作中更高效、智能地应用大语言模型和智能体技术。

无论您是正在从事人工智能相关研究的科研人员，还是有意提升技术能力的高校教师和行业专家，这门课程都将帮助您把握人工智能技术的最新动态，推动您的研究与实践走在科技前沿。加入我们，一起探索大语言模型和智能体技术的无限潜力，开创更加智能化的未来！

📅 培训时间
培训方式：腾讯会议直播
直播时间：2025年7月1日-3日（腾讯会议直播）
📋 课程内容简要
课程安排
学习内容
第一章
智能体(Agent)入门
1、智能体（Agent）概述（什么是智能体？智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：Google Data Science Agent等）
2、智能体（Agent）与大语言模型（LLM）的关系
3、智能体（Agent）的五种能力（记忆、规划、工具、自主决策、推理）
4、多智能体（Multi-Agent）协作
5、智能体（Agent）构建的基本步骤
6、案例演示与实操练习
第二章
基于字节Coze 构建智能体(Agent)
1、Coze平台概述
2、（实操演练）从0到1搭建第一个智能体（Agent）
3、（实操演练）智能体（Agent）基础设置（多Agent模式、对话流模式、LLM模型设置、提示词撰写等）
4、（实操演练）为智能体（Agent）添加技能（插件、工作流、触发器、卡片等）
5、（实操演练）为智能体（Agent）添加知识（知识库介绍、添加知识库、知识库检索与召回等）
6、（实操演练）为智能体（Agent）添加记忆（创建和使用变量、数据库、长期记忆的开启、修改和删除等）
7、（实操演练）提升智能体（Agent）的对话体验（设置开场白、快捷指令等）
8、（实操演练）智能体（Agent）的预览、调试与发布
9、案例演示与实操练习
第三章
基于其他平台构建
智能体（Agent）
1、（实操演练）基于百度平台构建智能体
2、（实操演练）基于智谱清言平台构建智能体
3、（实操演练）基于通义千问平台构建智能体
4、（实操演练）基于豆包平台构建智能体
5、案例演示与实操练习
第四章
国内外智能体(Agent)经典案例详解
1、斯坦福小镇：生成式智能体（Generative Agents）
2、ByteDance Research推出的论文检索智能体
3、Google Data Science Agent
4、AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务
5、OpenAI推出的首个智能体(Agent)：Operator
6、案例演示与实操练习
第五章
大语言模型应用开发框架LangChain入门
1、LangChain平台概述（LangChain框架的核心功能与特点）
2、（实操演练）LangChain安装与使用
3、（实操演练）LangChain的核心组件：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）
4、案例演示与实操练习
第六章
基于LangChain的大模型API接入
1、（实操演练）在LangChain 中使用OpenAI大语言模型
2、（实操演练）在LangChain 中使用文心一言大语言模型
3、（实操演练）在LangChain 中使用DeepSeek大语言模型
4、（实操演练）在LangChain 中使用智谱清言大语言模型
5、（实操演练）在LangChain 中使用本地开源大语言模型
6、案例演示与实操练习
第七章
基于LangChain的
智能体(Agent)开发
1、使用LangChain构建Agent的使用流程
2、（实操演练）LangChain的配置与管理
3、（实操演练）LangChain提示词模板（PromptTemplate）的创建与调用
4、（实操演练）利用LLMRequestsChain类实现从互联网获取信息（查询天气等）
5、（实操演练）LangChain链式请求的创建与调用
6、（实操演练）LangChain让AI记住你说过的话
7、案例演示与实操练习
第八章
开源大语言模型及本地部署
1、开源大语言模型简介（开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比）
2、（实操演练）开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等）下载与使用
3、（实操演练）使用Docker部署开源大语言模型（Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型）
4、（实操演练）使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统（Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI）
5、案例演示与实操练习
第九章
从0到1搭建第一个大语言模型
1、（实操演练）数据集构建（数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式，如：CSV、JSON、TXT等）
2、（实操演练）大语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型）
3、（实操演练）大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）
4、（实操演练）大语言模型的优化（常见训练参数，如：学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能）
5、（实操演练）大语言模型的推理（模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程）
6、（实操演练）大语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理）
7、案例演示与实操练习
第十章
大语言模型优化
1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）
2、向量数据库简介与向量检索技术详解（使用向量数据库进行快速检索）
3、文本嵌入（Text Embedding）技术概述（常用的文本嵌入模型、使用GPT API）
4、（实操演练）基于RAG的问答系统设计
5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）
6、（实操演练）微调一个预训练的GPT模型
7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）
8、案例演示与实操练习
第十一章
课程总结与答疑讨论
1、课程总结（关键知识点回顾）
2、答疑与讨论
3、相关学习资料分享与拷贝
4、建立微信群，便于后期的讨论与
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联系人：王倩
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📚 课程二

📢 近年来，人工智能技术的迅猛发展，尤其是以ChatGPT和DeepSeek为代表的大语言模型的广泛应用，正在重塑科研范式与技术实践方式。大型语言模型不仅在自然语言处理领域取得突破，也日益成为助力Python编程、加速机器学习与深度学习项目落地的重要工具。与此同时，以PyTorch为代表的深度学习框架，凭借其灵活、高效、易扩展的特性，持续受到科研人员和工程师的青睐。

为了帮助科研工作者、工程师及AI从业者全面掌握前沿大语言模型的能力，深入理解并实践Python编程与深度学习方法，Ai尚研修特别推出【2025最新ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用培训班】。本培训班融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升学员以下能力：（1）掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧；（2）深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础；（3）熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测等前沿技术。

培训课程采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 互动讨论”四位一体的教学模式，不仅重视知识传授，更注重技能落地与解决实际问题的能力培养。通过本次培训，学员将系统掌握从大语言模型到深度学习模型的全链路技术路径，提升科研创新力与工程实战力，在高水平项目攻坚和论文产出中实现突破。

无论您是科研人员、工程师，还是希望拥抱AI未来的技术从业者，本次培训班都将为您提供一场高价值、高密度的学习体验，助您在智能时代实现技术跃升与职业进阶。

📅 培训时间
培训方式：腾讯会议直播
直播时间：2025年7月17日-20日（腾讯会议直播）
📋 课程内容简要

第一章

ChatGPT与DeepSeek等大语言模型助力AI编程必备技能详解

1、大语言模型提示词（Prompt）撰写技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）

2、Cursor与Trae等AI编程开发环境简介与演示

3、利用ChatGPT和DeepSeek上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）

4、利用ChatGPT和DeepSeek实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）

5、利用ChatGPT和DeepSeek实现数据预处理（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）代码自动生成运行

6、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码逐行讲解

7、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码Bug调试与修改

8、实操练习

第二章

Python基础知识串讲

1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）

2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）

3、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环）

4、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）

5、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套）

6、科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用；Pandas常用函数简介与使用）

7、实操练习

第三章PyTorch简介与环境搭建

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）

3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）

4、实操练习

第四章

PyTorch编程入门与进阶

1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

2、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、layout、requires_grad、cuda等）

3、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建）

4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

5、张量（Tensor）的索引与切片

6、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

8、实操练习

第五章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力统计分析与可视化

1、统计数据的描述与可视化（数据的描述性统计：均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等；条形图、直方图、散点图、箱线图等）

2、概率分布与统计推断（离散概率分布：二项分布、泊松分布；连续概率分布：正态分布、均匀分布、指数分布；点估计与区间估计；最大似然估计与贝叶斯估计；假设检验：t检验、卡方检验、F检验；P值与显著性水平等）

3、回归分析（多元线性回归模型；最小二乘法估计；变量选择与模型优化；多重共线性与解决方法；Ridge回归；LASSO回归；ElasticNet回归等）

4、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现统计分析与可视化代码的自动生成与运行

5、实操练习

第六章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）

2、BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）

3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程（Data、Model、Loss、Gradient）及训练过程（Forward、Backward、Update）

4、案例讲解：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络

5、值得研究的若干问题（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？过拟合（Overfitting）与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择等）

6、利用ChatGPT和DeepSeek实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

7、实操练习

第七章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM

1、决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？

2、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”体现在哪些地方？随机森林的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

7、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

8. 实操练习

第八章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力变量降维与特征选择

1、主成分分析（PCA）的基本原理

2、偏最小二乘（PLS）的基本原理

3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）

4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）

5、SHAP法解释特征重要性与可视化（Shapley值的定义与计算方法、SHAP值的可视化与特征重要性解释）

6、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现变量降维与特征选择的代码自动生成与运行

7、实操练习

第九章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力卷积神经网络

1、深度学习简介（深度学习大事记：Model + Big Data + GPU + AlphaGo）

2、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）

3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）

6、案例讲解与实践：利用ChatGPT和DeepSeek实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

（1）CNN预训练模型实现物体识别

（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征

（3）自定义卷积神经网络拓扑结构

7、实操练习

第十章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力迁移学习

1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现迁移学习的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十一章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力生成式对抗网络

1、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）

2、GAN的基本原理及GAN进化史

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现GAN的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十二章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力RNN与LSTM

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现LSTM神经网络模型的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十三章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力时间卷积网络

1、时间卷积网络（TCN）的基本原理

2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现TCN模型的代码自动生成与运行

1）时间序列预测：新冠肺炎疫情预测

2）序列-序列分类：人体动作识别

4、实操练习

第十四章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力目标检测

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现YOLO的代码自动生成与运行

（1）利用预训练好的YOLO模型实现目标检测（图像检测、视频检测、摄像头实时检测）

（2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）

（3）训练自己的目标检测数据集

4、实操练习

第十五章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力自编码器

1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？

2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现自编码器的代码自动生成与运行

（1）基于自编码器的噪声去除

（2）基于自编码器的手写数字特征提取与重构

（3）基于掩码自编码器的缺失图像重构

4、实操练习

第十六章

ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力U-Net语义分割

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net模型的基本原理

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现U-Net语义分割模型的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十七章

复习与答疑讨论

1、课程相关资料拷贝与分享

2、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）

📞 报名咨询
联系人：王倩
微信二维码：

📚 课程三

📢 随着多智能体协同架构、大语言模型（LLM）与自动化工具链的快速发展，科研写作正从“人工主导”向“智能赋能”加速转型。本课程深度融合LLM（ChatGPT/DeepSeek等）、多智能体系统（AutoGen/LangChain）及n8n自动化流水线，直击科研学者三大核心痛点——文献检索耗时、写作流程割裂、成果打磨低效，打造“全链路智能写作解决方案”。

技术特色上，课程构建“多Agent协同+自动化”双引擎，通过AutoGen设计规划、写作、校对Agent集群，实现论文结构自动生成与内容协同创作；依托n8n搭建“文献更新→自动写作→质量检测→润色定稿”的触发式流水线，彻底解放重复劳动。科研学者学习后，可一键获取文献摘要、自动生成论文框架、自动优化语言表达，效率提升300%，同时借助LoRA微调与RAG增强技术，保障学术内容的准确性与专业性。

课程以“实战落地”为核心，七章内容从LLM原理与科研痛点解析起步，逐步深入文献检索Agent（集成PubMed/arXiv API）、写作协同Agent（多Agent任务规划）、n8n自动化流水线搭建、模型微调与Prompt工程等核心技术模块，每章均含代码实操（如OpenAI API摘要生成、n8n工作流演示）与真实案例演练，确保学员从理论到系统开发全面掌握。无论是高校教师快速产出高质量论文，还是科研人员高效管理多项目写作，亦或AI开发者掌握前沿系统架构，本课程均为稀缺赋能平台。AI尚研修特此召开本次培训班，现通知如下：

📅 培训时间

直播时间：

2025年7月11日-13日（腾讯会议直播）

🎁 会议赠送

提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。

超级福利：赠送1个月ChatGPT4/4.5会员账号（此账号国内直接登录、无需魔法）。

📋 课程内容简要

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第一章

AI Agent与科研写作基础与实践
1.大语言模型（LLM）原理：Transformer架构、预训练与微调
2.AI Agent定义及类型：单Agent vs 多Agent系统、Agent能力
3.科研写作环节解析：文献查找、资料整理、写作草稿、内容润色
4.行业现状与技术趋势：最新科研辅助AI Agent案例分享
5.OLLAMA的安装和本地部署使用
案例：
理论讲解+经典论文解读
讨论科研写作痛点
使用OpenAI API完成简单科研摘要生成
第二章
文献检索Agent设计与实践
1.集成开放文献API（PubMed、arXiv）
2.基于AutoAgent和LangChain设计文献检索-Agent
3.向量检索与语义搜索技术（FAISS、Pinecone）
4.RAG(Retrieval Augmented Generation)原理与应用
案例：
代码实操：调用文献API，构建向量索引
实时演示LangChain文献智能检索模板
实现一个带有摘要生成功能的文献检索Agent
第三章
论文结构规划与写作协同Agent
1.论文大纲与章节自动生成技术
2.设计AutoGen多Agent协作流程（规划Agent、写作Agent、校对Agent）
3.Agent间对话与任务协同机制（消息传递、意图管理）
4.使用Prompt Engineering优化章节生成质量
案例：
编写多Agent脚本，实现自动规划与写作协作
设计多Agent系统，实现自动章节划分与写作基础草稿
第四章
写作流水线自动化与n8n集成
1.n8n自动化工具介绍与安装配置
2.设计跨平台API调用流水线：文献检索→摘要生成→大纲规划→草稿写作
3.自动触发任务与消息传递，实现数据流闭环控制
4.自动版本管理与写作反馈收集模块设计
案例：
n8n界面操作视频演示
实操演练：搭建完整写作自动化工作流
使用n8n搭建自动化科研写作流程并演示运行
第五章
模型微调与Prompt Engineer高级技巧
1.模型微调（LoRA、Fine-tuning）实操
2.构建效果稳定的Prompt库
3.多轮对话与上下文管理技巧
4.应对学术写作中的偏差与错误修正策略
案例：
模型微调基础操作演示
优秀Prompt案例分享与改进
微调模型并设计一套科研写作Prompt模板
第六章
项目开发与多Agent系统测试
1.设计综合科研写作AI Agent项目架构
2.编码实现与模块联调
3.多Agent间复杂协作场景模拟
4.性能测试与异常处理
案例:
完成科研写作AI Agent原型
第七章
AI写作规范和项目优化
1.AI写作规范
2.性能优化建议与经验分享
3.后续维护与迭代设计