• 开源 LLM 和 AI Agent 开发的具体成果
• 开源社区在数字人开发方面的重要进展
• AI 辅助编程工具的使用场景与完整案例
• 极低硬件要求下即刻启动实时数字人开发

实时数字人落地难，往往卡在模型调度与知识检索的工程整合上。这门课从后端架构视角切入，详解基于 mcp 协议封装 agent sdk 的方法，实现多模型源的灵活切换与统一调度；同时覆盖轻量级关键词匹配到向量数据库的 rag 演进路径，帮助理解不同检索方案的性能取舍。结合 deepseek、qwen3 的推理加速与显存优化实践，以及 openmanus 框架对接，建立低硬件门槛下的智能体服务构建认知。通过前后端联合开发与工具链整合，掌握可复用的 ai agent 后端架构设计思路。

AI Agent 已经成为 AI 世界最炙手可热的关键词之一，这确实是个风口，而且还会持续很多年。如何入场呢？我们需要找到一个绝佳的实践项目，深化相关开发技术，再经改造复制进各行各业的落地场景中。

数字人就像是 AI Agent 领域的“爆款”产品，其横跨行业之多，需求大量且真实。过去，因其技术高度复杂，产品和服务几乎都是闭源，导致研发成本也高，难以大规模落地。现在逐渐出现了一些优秀的开源数字人产品，有效降低了准入门槛。

本课程就是一套由 AI Agent 驱动的实时数字人开发实战课。基于 DeepSeek、Qwen 等开源 LLM，极低硬件要求下，带你玩转 AI 数字人。

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