开发人最近太难了！
AI技术迅猛发展，CRUD开发工程师岗位需求断崖式下跌，正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。。。
过去写写业务代码、调接口、修Bug的传统技能包，在AI时代正迅速贬值！
现在63%的企业都在转型做AI产品，掌握AI应用开发技能已成为时代刚需！大模型应用开发工程师也一跃成为炙手可热岗位，人才极度稀缺！
市场要求熟练掌握原有技能的同时，一定要懂微调、Agent、RAG这三项核心技术，在各种业务场景中应用自如👇
📍RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑
📍Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……
📍微调：针对特定任务优化，让模型适配业务
前段时间字节、腾讯的资深项目负责人也表示：现在大量招有AI项目能力的开发，不仅面试优先且机会多，涨薪 40-60%也很正常！
如果你正面临：想借助AI技能拿下高薪offer、业务转型急需补充AI知识、拒绝35岁危机远离裁员风险、持续技术迭代构建技能壁垒……
那这节课你一定要来听！AI圈大佬陈旸老师专为各位开发者设计了「大模型应用开发实战」课程。帮你从0-1构建完整应用开发路径，成为市场抢手人才。
这不仅仅是一门课程，更是一次为你量身定制的职业破局方案！
2节直播课：扎实的理论 + 成熟的开发能力 + 可演示的实战项目！带你系统掌握RAG、Agent、微调三大核心技术，完成企业级AI项目开发实战！
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作为知乎旗下职业教育平台，依托上市公司背景，有多年教育经验，且大力精耕AI方向，专业AI团队耗时数月，联合大厂AI技术专家，为程序员量身打造了——0基础入门《大模型应用开发》！
课程知识点非常完整！从“底层理论 → 中间技术栈→上层应用落地实战”，几乎涵盖了大模型（LLM）应用开发，到Agent落地的全链路！
大模型基础理论：了解大模型核心机制、理解Transformer架构
模型微调与数据工程：熟练应用LoRA、QLoRA高效微调技术，并同步覆盖数据收集、清洗、标注全流程
RAG与Agent核心范式
RAG（检索增强生成）：掌握混合检索（Hybrid Search）、重排序（Rerank）与多模态数据解析，构建高可用企业知识库。
Agent（智能体）：深入MCP（模型上下文协议）工具调用、ReAct推理循环与自主规划反思机制。
Harness Engineering：设计“编排-记忆-执行-反馈”四层协同机制，结合Git Worktree与四层沙箱隔离，构建安全的代码执行环境。
▼大模型核心技术模块讲解
课程培养的不是单一调参工程师，而是懂大模型原理、会写微调代码、能搭RAG / Agent 架构、精通推理部署、最后还能落地到具体行业的「大模型应用开发工程师」！
技能直接对接大厂招聘需求！用最短的时间，掌握最核心的大模型应用开发技能，亲手做出能写进简历的项目。
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理论结合实战，我们精选了多个从0到1、完全可落地的企业级AI大模型项目，由资深讲师带你逐行代码实现。你学到的不是“纸上谈兵”，而是企业真正需要的开发能力！
项目一：Hermes中的多Agent协作
构建一个由主Agent负责意图拆解与任务分发、子Agent实现分工注册与执行，并通过闭环通信机制与状态持久化底座，最终支撑任务自进化能力的多Agent协作系统。
项目二：OpenManus开发实战
深度解析OpenManus框架核心模块，并通过本地部署、角色定制与集成企业知识库RAG，构建具备中文写作流能力的定制化AI写作助手
▼课上手把手带练，从0～1全流程操作
项目三：LLM Wiki
构建一个基于三层架构与"编译器模式"的Wiki知识库系统，通过结构化统一口径、双向链接与智能去重，实现增量更新与版本控制，并建立轻量化索引体系以弱化向量检索依赖
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