hong-kong現場Agentic AI培訓

生成式AI與代理式AI是推動下一波自動化和智能化的兩大強大範式，前者專注於內容生成，後者則專注於目標驅動的自主行爲。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級AI和技術專業人員，旨在幫助他們瞭解如何構建、評估並將生成式AI與代理式AI集成到實際應用中。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解生成式AI系統的架構與能力。
• 探索自主AI代理的興起及其如何擴展大語言模型（LLMs）。
• 使用提示工程和工具集成進行實際部署。
• 比較模型、工具和技術，以實現負責任的部署。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 在實際場景中動手使用生成式AI與代理式AI工具。
• 專注於內容生成與自主工作流的指導練習。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

Agentic AI是一類新興的系統，能夠進行自主決策、任務執行和工作流程編排。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級專業人士，旨在幫助他們瞭解Agentic AI如何重塑組織工作流程、人才策略和崗位設計。

課程結束後，學員將能夠：

• 評估Agentic AI在企業環境中的能力和侷限性。
• 識別任務自動化、增強和重新設計的機會。
• 評估對勞動力的影響，並制定負責任的採用策略。
• 規劃安全、透明和合規的AI部署治理框架。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 實踐練習和基於場景的分析。
• 在指導環境中探索Agentic工作流程。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

實戰Agentic AI訓練營是一門以項目爲核心的強化課程，旨在幫助學員通過Python設計、構建和部署自主AI代理，獲得實際經驗。通過五個逐步複雜的項目，學員將探索代理設計模式、提示工作流、API編排以及現實世界集成場景。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級專業人士，幫助他們快速從理論過渡到實踐，開發出可運行的Agentic AI應用原型。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Agentic AI架構和關鍵設計原則。
• 使用Python開發、測試和部署多個基於代理的應用。
• 將代理與外部工具、API和數據庫集成。
• 優化提示和工作流以提高性能和可靠性。
• 應用監控、版本控制和擴展代理系統的最佳實踐。

課程形式

• 互動講座和指導編碼環節。
• 實戰項目開發和調試。
• 端到端代理部署的現場演示。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

邊緣與輕量級代理是一門實踐課程，專注於在資源受限的設備上部署代理式AI工作負載。學員將學習構建、優化和管理能夠進行本地推理的輕量級代理，從而提高分佈式環境中的速度、隱私和可靠性。課程重點包括性能調優、低延遲設計以及硬件與軟件集成。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用Python和邊緣AI框架實現和優化設備端代理系統的中級專業人士。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解在邊緣設備上運行代理式AI的架構和挑戰。
• 設計適用於受限環境的輕量級代理循環。
• 使用TensorFlow Lite、PyTorch Mobile和ONNX實現本地推理。
• 將代理與傳感器、執行器和物聯網平臺集成。
• 優化性能、能耗和延遲，以實現即時操作。

課程形式

• 互動講座與實踐演示。
• 在本地或模擬環境中進行實踐開發。
• 基於項目的學習與指導性實施練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Agentic AI指的是能夠自主行動以實現目標的系統，集成了推理、記憶和工具使用。本課程提供了Agentic AI概念的結構化介紹，重點關注提示工程、架構設計模式以及責任使用實踐。參與者將獲得有效、安全地構建、指導和部署Agentic AI的基礎知識。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望瞭解如何使用實用框架和示例設計、提示和管理責任Agentic系統的初級到中級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 解釋Agentic AI系統的核心原則和生命週期。
• 應用提示工程技術以有效完成任務。
• 使用工具訪問和決策邏輯設計簡單的Agent工作流程。
• 在AI Agent中實施安全性、治理和責任使用考慮。
• 使用開放框架和Python構建一個原型Agent。

課程形式

• 互動講座和指導演示。
• 實踐練習和編碼實踐。
• 協作討論和基於案例的活動。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

Agentic AI 用於業務自動化是一門實踐課程，旨在教授參與者如何設計、集成和擴展基於 AI 的代理，以應用於現實世界的業務流程。課程重點包括自動化機會的映射、工具的集成，以及在客戶服務、供應鏈和營銷工作流中構建實際用例。

本課程由講師主導，提供線下或線上培訓，適合中級專業人員，他們希望通過無代碼、低代碼和基於 Python 的方法實現 AI 驅動的自動化。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 識別 Agentic AI 能夠提升流程效率和創新的關鍵領域。
• 映射適合 AI 代理集成的工作流。
• 通過 API 和編排工具實施自動化。
• 將 AI 模型集成到實際業務場景中，產生可衡量的影響。
• 爲 AI 驅動的操作制定治理和監控結構。

課程形式

• 互動講座和實際操作演示。
• 實踐練習和指導項目。
• 在沙盒自動化環境中進行即時實施。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程探討了使用Python設計和協調多智能體系統（MAS）的方法。參與者將學習如何構建能夠溝通、協作並適應複雜動態環境的智能體，以實現共同目標。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望爲智能自動化、模擬和決策應用設計和實施多智能體系統的高級專業人員。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解多智能體系統的架構和原理。
• 開發能夠溝通、協調和協商的智能體。
• 實施智能體交互的分佈式環境。
• 在多智能體環境中應用強化學習和規劃。
• 模擬協作和競爭的智能體行爲。
• 設計結合人類和智能體的混合工作流程。

課程形式

• 講師講解和現場演示。
• 使用開源智能體框架的實踐練習。
• 模擬多智能體場景的應用小組項目。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本課程探討強化學習（RL）和序列決策制定的原理與實現，以及它們在agentic AI系統中的應用。參與者將學習如何設計、訓練和評估能夠動態與環境交互的智能體，通過學習與適應實現長期目標。

本次講師指導的培訓（線上或線下）面向高級工程師和研究人員，旨在幫助他們將強化學習和規劃算法集成到agentic系統中，用於自動化、機器人和自適應推理等領域。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解強化學習和決策制定的數學基礎。
• 使用Python和PyTorch實現DQN、PPO和A3C等關鍵RL算法。
• 使用OpenAI Gym建模環境，並設計自定義仿真場景。
• 訓練、評估和調試用於連續和離散控制任務的智能體。
• 將強化學習技術應用於機器人和規劃中的agentic AI用例。
• 在實際部署中平衡探索、利用和安全約束。

課程形式

• 講師主導的講座和即時編碼演示。
• 使用開源框架和仿真環境的實踐練習。
• 將決策制定集成到agentic AI系統中的應用項目。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程重點介紹在生產環境中擴展、操作和管理代理AI系統，強調可靠性、可觀察性和成本效率。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望爲大規模代理系統構建彈性、可觀察且成本優化的管道的高級專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計可擴展的代理AI工作負載架構。
• 實施針對代理行爲和交互定製的可觀察性和監控框架。
• 應用性能調優和資源優化技術，以應對長期運行的代理進程。
• 通過策略、編排和自動化控制成本，防止“代理蔓延”。
• 集成MLOps最佳實踐，實現代理服務的持續部署、版本控制和回滾。

課程形式

• 以工程爲重點的實踐環節，包含即時基礎設施示例。
• 交互式討論架構權衡和可觀察性挑戰。
• 畢業練習：部署並監控一個成本受控的生產級代理系統。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

WrenAI 使組織能夠超越靜態儀表盤，邁向對話式分析和嵌入式生成式 BI。這一轉型需要細緻的採用規劃、資產遷移以及有效的應變管理實踐。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向希望使用 WrenAI 現代化傳統 BI 系統的中級 BI 和數據平臺專業人員。

通過本培訓，學員將能夠：

• 評估傳統 BI 環境，識別現代化機會。
• 規劃並執行從靜態儀表盤到 WrenAI 的遷移。
• 採用對話式分析和嵌入式 GenBI 功能。
• 領導 BI 現代化的組織應變管理。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 遷移與採用規劃的實踐練習。
• 對話式分析和嵌入式 GenBI 的實踐實驗室。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程涵蓋Agentic AI系統的治理、身份管理和對抗性測試，重點關注企業安全部署模式和實踐紅隊技術。

本次講師指導的培訓（線上或線下）面向希望在生產環境中設計、保護和評估基於代理的AI系統的高級從業者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 定義安全Agentic AI部署的治理模型與策略。
• 設計非人類身份驗證流程，爲代理提供最小權限訪問。
• 實施針對自主代理的訪問控制、審計跟蹤和可觀測性。
• 策劃並執行紅隊演練，發現濫用、升級路徑和數據泄露風險。
• 通過策略、工程控制和監控緩解Agentic系統的常見威脅。

課程形式

• 互動講座與威脅建模工作坊。
• 實踐實驗室：身份配置、策略執行和對手模擬。
• 紅隊/藍隊演練及課程結束評估。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

Python是推動自主AI代理開發和編排的核心語言。本課程專注於使用現代SDK和框架（如LangChain和AutoGen）進行實際實現，以構建、連接和管理代理工作流。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用Python工具和API實現和編排自主代理的中級後端工程師、平臺工程師和ML工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 爲代理系統設置和配置基於Python的環境。
• 使用LangChain和AutoGen等流行代理SDK創建功能代理。
• 集成工具和API以擴展代理功能。
• 編排多代理工作流和通信模式。
• 應用調試、測試和維護代理代碼庫的最佳實踐。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 動手編程練習和現場演示。
• 構建端到端代理工作流的實際項目。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

WrenAI爲財務團隊提供了建模關鍵績效指標（KPI）、整合標準化指標以及設計符合監管要求和審計標準的儀表板的能力。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中高級財務專業人士，他們希望使用WrenAI構建合規的財務數據模型和儀表板，以支持決策和風險管理。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 在WrenAI中建模財務KPI和指標。
• 構建符合監管和審計要求的儀表板。
• 將WrenAI與財務數據源集成，實現即時報告。
• 應用財務分析和風險監控的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 使用財務數據模型進行實際操作練習。
• 儀表板設計和合規報告的實踐實驗室。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程教授使用 Python 設計、構建、測試和部署代理（自主）系統的實用工程技術。內容涵蓋代理循環、工具集成、內存和狀態管理、編排模式、安全控制以及生產考慮。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級到高級的機器學習工程師、AI 開發者和軟件工程師，幫助他們使用 Python 構建健壯、可用於生產的自主代理。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計和實現代理循環及決策工作流。
• 集成外部工具和 API 以擴展代理功能。
• 實現代理的短期和長期內存架構。
• 協調多步驟編排和代理可組合性。
• 爲部署的代理應用安全、訪問控制和可觀測性最佳實踐。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 使用 Python 和流行 SDK 構建代理的動手實驗。
• 基於項目的練習，生成可部署的原型。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

WrenAI能夠實現自然語言到SQL的生成以及AI驅動的分析，使數據訪問更快、更直觀。對於企業級應用，質量保證和可觀測性實踐對於確保準確性、可靠性和合規性至關重要。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向希望在生產環境中評估查詢準確性、應用提示調優並實施可觀測性實踐的高級數據和分析專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 評估自然語言到SQL輸出的準確性和可靠性。
• 應用提示調優技術以提升性能。
• 監控隨時間變化的漂移和查詢行爲。
• 爲WrenAI集成日誌記錄和可觀測性框架。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實踐練習，涵蓋評估與調優技術。
• 可觀測性與監控集成的實踐實驗室。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

Agentic AI 是一種方法，使AI系統能夠在定義的約束條件下進行規劃、推理並採取工具使用行動，以實現目標。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級水平的醫療和數據團隊，旨在爲臨牀和操作用例設計、評估和治理Agentic AI解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 解釋醫療環境中的Agentic AI概念和約束。
• 設計具有規劃、記憶和工具使用的安全代理工作流程。
• 構建基於臨牀文檔和知識庫的檢索增強代理。
• 通過護欄和人工干預控制來評估、監控和治理代理行爲。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
• 基於場景的安全、評估和治理練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

WrenAI 是一個由人工智能驅動的分析平臺，旨在連接數據、模型洞察並生成儀表板。在企業環境中，強大的治理和安全性對於確保安全且合規的採用至關重要。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望大規模實施 WrenAI 治理、合規性和安全性模式的高級企業專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 WrenAI 中設計和實施權限模型。
• 應用可審計性和監控實踐以確保合規性。
• 設置具有企業級控制的安全環境。
• 在大型組織中安全地推出 WrenAI。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 動手實驗，涵蓋治理和安全性配置。
• 模擬企業推出場景的實踐練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程爲講師主導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級AI開發人員和自動化專家，旨在幫助他們將自主能力集成到AI驅動的應用中。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Agentic AI和自主決策的原理。
• 實現具有自我優化技術的目標驅動型AI代理。
• 集成多代理協作以解決複雜問題。
• 通過自適應用戶體驗增強AI與人類的互動。
• 在實際應用中部署Agentic AI模型。

WrenAI Spreadsheets和Metrics Library通過AI驅動的電子表格工作流程和預建的跨平臺業務指標庫，實現了快速報告。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望使用WrenAI Spreadsheets和Metrics Library加速報告和分析的初級到中級運營專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 構建AI驅動的電子表格，用於數據分析和報告。
• 利用WrenAI Metrics Library獲取標準化的KPI。
• 將電子表格連接到多個數據源，實現即時更新。
• 創建自動化工作流程，簡化運營報告。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 使用WrenAI進行電子表格構建的實踐操作。
• 指標和KPI報告的實用練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望使用Agentic AI框架開發和優化多智能體系統的高級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Agentic AI在多智能體環境中的原理。
• 開發能夠自主互動的AI驅動智能體。
• 實施強化學習以實現自適應AI行爲。
• 優化多智能體協作與競爭。
• 將Agentic AI應用於機器人、遊戲和企業自動化中。

WrenAI API 是一個強大的接口，用於從自然語言生成 SQL 查詢、構建自定義應用程序，並將圖表集成到內部平臺中。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級工程師，旨在幫助他們將 WrenAI API 應用於實際場景，包括 SQL 生成、可視化以及應用程序集成。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 驗證並將應用程序連接到 WrenAI API。
• 從自然語言輸入生成 SQL 查詢。
• 使用 API 端點創建並嵌入圖表。
• 將 WrenAI 集成到後端系統和內部工具中。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 動手實踐，包括 API 調用與集成。
• 實際項目，連接應用程序、圖表和數據管道。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望利用 Agentic AI 實現企業級自動化和戰略 AI 應用的高級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解 Agentic AI 在企業應用中的作用。
• 將自主 AI 代理與企業系統集成。
• 優化 AI 驅動的工作流，以實現可擴展性和效率。
• 確保 AI 自動化的合規性、安全性和治理。
• 制定 AI 驅動的業務戰略，推動數字化轉型。

WrenAI Cloud 是一個現代平臺，用於連接數據源、數據建模和構建交互式儀表板。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初學者到中級數據專業人員，旨在幫助他們學習如何設置 WrenAI Cloud、進行數據建模，並在儀表板中可視化洞察。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設置和配置 WrenAI Cloud 環境。
• 將 WrenAI Cloud 連接到多個數據源。
• 進行數據建模並定義分析關係。
• 創建交互式儀表板以獲取業務洞察。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 動手操作雲平臺配置和數據建模。
• 儀表板構建和可視化的實踐練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望利用Agentic AI在複雜業務和技術場景中進行決策的高級專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI自主決策的原理。
• 設計並實現能夠以最少人工干預運行的AI代理。
• 將Agentic AI集成到自動化工作流和業務系統中。
• 優化AI驅動的決策過程，提高效率和可擴展性。
• 確保AI自主性中的合規性、安全性和倫理考量。

WrenAI 是一個開源的生成式 BI 工具，支持自然語言到 SQL 的轉換以及語義數據建模。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向高級數據工程師、分析工程師和機器學習工程師，旨在幫助他們構建強大的語義層、優化提示，並確保可靠的 SQL 生成。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 實現語義模型，確保團隊間一致的指標定義。
• 優化文本到 SQL 的性能，提高準確性和可擴展性。
• 配置並實施防護措施，避免無效或高風險查詢。
• 將 WrenAI OSS 集成到數據管道和分析工作流中。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級AI工程師、ML研究人員和開發者，旨在幫助他們在實際應用中構建和實現Agentic AI系統。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Agentic AI系統的核心原理。
• 實現具備自主推理和行動能力的AI智能體。
• 將Agentic AI與API和第三方服務集成。
• 優化多智能體協作以應對複雜任務。
• 解決Agentic AI中的倫理、安全和可擴展性挑戰。

WrenAI使SaaS提供商能夠將生成式商業智能（GenBI）直接嵌入到面向客戶的產品中。本課程爲SaaS團隊提供通過其Embedded API集成Wren AI、配置白標分析以及管理多租戶部署的技能。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向希望將WrenAI作爲嵌入式分析解決方案部署在SaaS環境中的中級到高級SaaS產品負責人、數據工程師和全棧開發者。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用Embedded API將WrenAI集成到面向客戶的應用程序中。
• 實施具有品牌和定製功能的白標對話式BI。
• 設計安全且可擴展的多租戶部署。
• 監控使用情況、優化性能並確保SaaS環境中的合規性。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 使用WrenAI Embedded API的實踐實驗室。
• 工作坊：爲SaaS用例設計和部署白標分析功能。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望瞭解Agentic AI基本原理、能力及其對各行業潛在影響的初級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Agentic AI的核心原則。
• 區分傳統AI與自主AI代理。
• 探索Agentic AI在各行業的實際應用。
• 評估部署自主AI系統的優勢與挑戰。
• 分析Agentic AI的倫理與安全考慮。

WrenAI 是一個對話式分析平臺，能夠將自然語言查詢轉化爲可靠的分析結果，使非技術團隊能夠快速、一致地生成洞察。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級產品經理、分析師和數據倡導者，旨在幫助他們採用對話式分析，並通過 WrenAI 構建自助式BI能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計對話式分析工作流程，以生成可靠的產品洞察。
• 創建並維護標準化指標層，確保報告的一致性。
• 有效使用自然語言轉SQL功能，回答產品相關問題。
• 在產品工作流程中嵌入 WrenAI 驅動的自助式儀表板和防護措施。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 使用 WrenAI 和示例數據集進行實踐操作。
• 工作坊：構建自助式儀表板和對話式查詢集。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。