22｜课程回顾和内容提炼
李锟
你好，我是李锟。
这节课是我们这门课程的最后一课。我们的学习之旅到达了一个里程碑，我们需要对学习过程做一些复盘。阶段性的复盘对于学习或者工作是非常重要的。
课程的回顾
我们已经学了多少？
在这门课程中，我带你完成了以下这些学习任务。
准备篇包括了 2 节课。01 课介绍了 Autonomous Agent 有何特点、与 ChatBot 有哪些主要区别、Autonomous Agent 要解决什么问题、Autonomous Agent 开发框架的历史和生态。02 课介绍了开源 LLM 相关的知识，包括开源 LLM 的文件格式、开源 LLM 的发布平台、开源 LLM 的部署工具等等。这些知识对于我们在本地部署使用开源 LLM 是必不可少的。
入门篇包括了 11 节课。在入门篇我们学习了 4 种 LLM 应用开发框架，包括三种 Autonomous Agent 开发框架 + 一种自动提示词开发框架。我们立足实战，分别使用三种 Autonomous Agent 开发框架实现了 24 点游戏智能体应用。我还介绍了 MetaGPT 和 AutoGPT 的一些高级开发技能。
进阶篇包括了 8 节课。在进阶篇，我们学习了设计开发 Autonomous Agent 的通用方法。并且设计开发了一个中等复杂度的 Autonomous Agent —— 企业员工 AI 助理 。在开发 AI 助理的过程中，我们解决了基于 AutoGPT Server 开发 Autonomous Agent 的一些工程学方面的技术问题：
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AI
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1. 课程回顾包括准备篇、入门篇和进阶篇，涵盖了 Autonomous Agent 的特点、开源 LLM 的相关知识以及设计开发 Autonomous Agent 的通用方法。 2. 学习者通过掌握多种 LLM 应用开发框架，提高了开发效率和视野，具备开发企业级 Autonomous Agent 的竞争优势。 3. 课程强调“在做中学”的学习方法，使学习者能够有针对性地学习新知识，提高学习效率和深度。 4. Autonomous Agent 应用是解决 AI 工具对人类生活带来的问题的强有力工具，能够改善人类生活品质。 5. AI 辅助编程工具对于开发 Autonomous Agent 有价值，但目前更擅长细节部分的代码实现，开发者需要关注设计开发的重要问题。 6. 银弹仍未出现，AI 辅助编程工具对于大项目的开发效率提升有限，市场上关于AI工具的夸大宣传需要理性对待。
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