AI 实战突围 是一个深度技术分享资料包,旨在弥合 AI Demo 与生产级应用之间的鸿沟。本项目不仅包含一份 90 分钟的完整技术演讲稿,还提供了一套基于 HTML/CSS/JS 的现代化交互式演示系统。
核心价值:
- 业务赋能:如何识别高价值场景,将非结构化数据转化为业务资产。
- 架构落地:深入解析 Agent 设计模式、ReAct 工作流、MCP 协议及 RAG 系统深水区。
- 工程实战:上下文工程(Prompt Engineering)的四大策略、模型微调(Fine-tuning)的最佳实践。
- ⚡️ 交互式演示系统:
- 纯原生 HTML/CSS/JS 构建,极速加载,零依赖(可选)。
- 内置演讲计时器、键盘/触摸双模控制、暗色极客模式。
- 响应式设计,完美适配投影仪与移动端。
- 📚 完整知识体系:
- 覆盖从 Prompt 工程到 Transformer 原理的全栈知识。
- 包含 50+ 页精美幻灯片内容与逐字演讲稿。
- 🎨 视觉增强:
- 提供 Mermaid 流程图源码与 AI 生图提示词,轻松复刻高质量配图。
agent-tech-share/
├── 📄 README.md # 📖 本文件
├── 📽️ presentation.html # ⚡️ 演示系统入口
├── 🎨 presentation.css # 💅 样式文件
├── 🧠 presentation.js # 🕹️ 交互逻辑核心
├── 📕 讲稿详细版.md # 📝 [缺失] 完整演讲稿与备注
├── 🖼️ 配图提示词.md # 🎨 [缺失] AI生图/Mermaid提示词
└── 📂 images/ # 🖼️ 演示文稿图片资源(需自行生成或下载)
├── part1/ # 业务赋能相关图片
├── part2/ # 架构设计相关图片
└── ...注意:部分文档(如详细讲稿)可能需要您根据分享内容自行完善或从其他来源获取。本项目主要提供演示系统的骨架与核心内容结构。
直接双击打开 presentation.html文件即可开始演示。
# macOS
open presentation.html
# Windows
start presentation.html为了获得最佳的资源加载体验(避免浏览器跨域限制),建议使用本地服务器:
Python
python3 -m http.server 8000
# 访问 http://localhost:8000/presentation.htmlNode.js
npx http-server -p 8000
# 访问 http://localhost:8000/presentation.html| 键位 | 功能 |
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本次技术分享时长约 90分钟,分为七大板块:
- Demo vs Production:跨越从原形到生产的鸿沟。
- 价值矩阵:如何寻找高价值、低风险的 AI 落地场景。
- Agent 原理:ReAct 模式、规划与反思。
- MCP 协议:Model Context Protocol 详解。
- RAG 进化:混合检索、重排(Rerank)与向量数据库实践。
- Context Engineering:撰写(Write)、选择(Select)、压缩(Compress)、隔离(Isolate)。
- 模型选型:开源 vs 闭源,大小模型搭配策略。
- Prompt 进阶:结构化 Prompt 设计模式。
- Attention Is All You Need:通俗理解自注意力机制。
- Data Centric AI:数据清洗与合成。
- SFT 实战:何时微调?如何微调?
- 核心回顾与 Q&A。
在 presentation.css 中修改 CSS 变量:
:root {
--primary-color: #2f6bff; /* 主色调 */
--bg-dark: #0b1020; /* 背景色 */
}在 presentation.html 的 .slides-container 中添加:
<div class="slide" data-slide="N">
<div class="slide-content">
<h2 class="slide-title">新标题</h2>
<!-- 内容 -->
</div>
</div>欢迎提交 Issue 或 PR 改进本项目。
- Author: Myth Camus
- Email: camusmyth@gmail.com
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