「AI研习社」代码见真章：ADP实操落地与Youtu-Agent项目演示

ADP-Chat-Client的开发实践 •ADP-Chat-Client的环境搭建•ADP-Chat-Client的架构分析•ADP-Chat-Client的单点登录实践 前言 ADP-Chat-Client是一个开源的AI智能体应用对话端解决方案，提供开箱即用的前后端服务。可以通过该项目快速部署为Web应用，或无缝嵌入小程序、Android、iOS等多端场景，直接复用平台已有的流程与架构，不需要再重复开发基础功能。 ADP-Chat-Client环境搭建 ADP-Chat-Client架构分析 架构分析架构图 架构分析流式通信 ADP-Chat-Client单点登录实践 单点登录实践 获取CorpID 单点登录实践 获取AgentID及Secret ADP-Chat-ClientFAQ FAQ •SECRET_KEY与CUSTOMER_ACCOUNT_SECRET_KEY有什么区别？•SECRET_KEY是用于登录认证时生成JWT Token使用 •CUSTOMER_ACCOUNT_SECRET_KEY是第三方系统想跳转到本系统，需要使用这个秘钥进行签名 •make pack的时候Docker镜像无法下载，怎么办？•Docker镜像无法下载，可以使用国内镜像源先下载镜像。 •企业微信提示“redirect_uri需使用应用可行域名”？•.env文件没有配置SERVER_API_URL为外网访问域名。 Thank you感谢观看！ Youtu-Agent项目实操 目录Menu •首届YoutuMeetup活动成果分享•Youtu-Agent项目简介•CodeBuddyxYoutu-Agent项目实操—本地文件管理•Youtu-Agent项目实操：自然语言AI PPT生成 讲师介绍 蓝健声 VibeCoderYoutu-Agent布道师腾讯云智能体开发平台开源组织项目负责人 首届Youtu Meetup活动成果分享 首届Youtu Meetup活动成果分享 Youtu-Agent项目简介 智能体从“可用”到“可靠”仍有鸿沟 从单一模型到全能智能体 单一问答(Chatbot)基于文本的简单交互，缺乏环境感知 理解环境(Perception)具备多模态理解能力，感知上下文 随着大模型技术的爆发式增长，人工智能正在经历一场深刻的范式。AI不再局限于被动的问答，而是进化为能够感知环境、调用工具并自主决策的智能体（Agent）。但为什么真正稳定、可规划化的智能体应用，并没有成比例地出现？ 调用工具(Tool Use)连接外部API，打破模型知识边界 自主智能体(Autonomous Agent)规划路径，自主完成复杂任务闭环 ARCHITECTURE OVERVIEW 智能体落地的四层技术层级与对应项目 腾讯云ADP平台 终端交互体验，用户指令入口 应用与体验层 面向最终用户的交互界面与场景化服务，提供无缝的智能体验。 Youtu-Agent智能体编排，任务规划与决策中心 智能体编排层 负责任务规划、记忆管理与工具调用，是智能系统的中枢神经。 Youtu-GraphRAG结构化知识检索，增强上下文准确性 上下文与知识检索层 构建向量数据库与知识图谱，实现高精度的语义理解与信息检索。 Youtu-Embedding多模态向量化，数据特征高效提取 AI算力与大模型层 VITA底层基座，提供核心多模态理解能力 底层基础设施，提供强大的计算资源与通用的多模态模型能力。 Youtu-Agent：智能体框架 PROJECT OVERVIEW & ARCHITECTURE 项目概览 Youtu-Agent是一个简单而强大的智能体框架，旨在降低大模型应用开发的复杂度。它通过模块化设计，将复杂的AI交互解构为可管理的组件。 思考(Thinking) 负责任务规划、逻辑推理与决策制定。利用大模型的推理能力，将复杂目标拆解为可执行步骤。 行动(Acting) 负责工具调用、API交互与环境反馈。将思考的结果转化为实际的操作指令，并处理执行结果。 PROJECT OVERVIEWYoutu-Agent：核心特性 专为复杂场景打造的智能体解决方案，聚焦开源生态与效能优化 性能可验证 关注成本敏感场景 面向开源模型设计 针对高频调用场景进行极致优化。通过精简的Prompt工程与高效的上下文管理，显著降低Token消耗，在保证效果的同时大幅缩减运营成本。 建立完整的评估基准与测试集，提供可复现的性能指标。支持全链路日志追踪与效果归因，让Agent的每一次决策都透明、可信、可优化。 深度适配主流开源大语言模型（如Llama,Qwen等），打破闭源模型限制。提供灵活的接口抽象，支持私有化部署，确保数据安全与自主可控。 稳定可靠 降本增效 生态兼容 PROJECT OVERVIEW Youtu-Agent：应用案例 专为复杂场景打造的智能体解决方案，聚焦开源生态与效能优化 Youtu-Agent Training-Free Group Relative Policy Optimization（训练免微调的组相对策略优化） 它解决的问题是——不改模型参数，也能用一小撮高质量的历史经验，把智能体的行为“往正确方向推”。 用“组对比”的方式来评估同一任务下多条轨迹谁更好； 不追求一个绝对打分，而是关注“相对优势”——哪条轨迹更接近目标、工具使用更合理、步骤更稳； 然后把这些经验变成可复用的偏好信号，让智能体后续更倾向于走“更优”的那类路径。 Youtu-Agent Agent-Lightning（智能体训练与规模化加速）把“带教新人”变成一条稳定的生产线 Youtu-Agent像“搭建员工能力的工具箱+工作流脚手架”，负责让员工能干活。Agent-Lightning像“训练场的教练系统+流水线”，负责让员工在大量任务里训练、复盘、变强， 训练过程可规模化。 你也可以用更工程的类比： 它就像把“智能体执行”包装成一个可被训练框架调用的服务： Youtu-Agent实操演示 1.本地文件管理2.A IP P T 使用CodeBuddy对话式部署开源项目 Thank you感谢观看！