課程簡介

Agentic AI 基礎

  • 什麼是自主代理:定義與分類
  • 代理循環:感知、決策、行動、觀察循環
  • 代理職責與範圍的設計模式

Python 工具與代理 SDK

  • 使用 LangChain 和類似 SDK 快速構建代理
  • 異步編程、任務隊列和子進程管理
  • 打包、虛擬環境和可復現的開發工作流

集成外部工具與 API

  • 設計工具接口和安全調用模式
  • 連接 Web API、數據庫和內部服務
  • 管理憑證、密鑰和最小權限訪問

內存、狀態與上下文管理

  • 短期上下文窗口與提示工程技術
  • 長期內存架構:Redis、向量存儲、檢索增強
  • 一致性、緩存策略與內存管理

編排、規劃與多步驟工作流

  • 鏈式操作、子代理與任務分解
  • 規劃算法與啓發式編排
  • 處理失敗、重試與補償操作

安全、測試與可觀測性

  • 威脅模型、紅隊測試與輸入/輸出淨化
  • 代理的單元測試、集成測試與端到端測試
  • 代理行爲的日誌記錄、指標、追蹤與告警

部署、擴展與 MLOps 代理

  • 容器化、CI/CD 管道與發佈策略
  • 成本控制、速率限制與資源優化
  • 監控、治理與操作手冊

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解 Python 編程
  • 具備 REST API 和異步 I/O 經驗
  • 熟悉機器學習概念和預訓練 LLM

受衆

  • 機器學習工程師
  • AI 開發者
  • 軟件工程師
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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