使用Python進行Agentic AI工程 — 構建自主代理培訓
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。內容涵蓋代理迴圈、工具整合、記憶與狀態管理、編排模式、安全控制以及生產環境考量。
這場由講師引導的線下或線上培訓，針對中高階的ML工程師、AI開發者和軟體工程師，旨在使用Python構建穩健、可投入生產的自主代理。
完成本培訓後，學員將能夠：
- 設計並實作代理迴圈和決策工作流程。
- 整合外部工具和API以擴展代理能力。
- 為代理實作短期和長期記憶架構。
- 協調多步驟編排和代理組合性。
- 為已部署的代理應用安全、存取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和熱門SDK進行動手實作的實驗室。
- 以專案為基礎的練習，產出可部署的原型。
課程客製化選項
- 如需為本課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
Agentic AI基礎
- 什麼是自主代理：定義與分類
- 代理迴圈：感知、決策、行動、觀察的循環
- 代理職責與範圍的設計模式
Python工具和代理SDK
- 使用LangChain和類似SDK來啟動代理
- 非同步程式設計、任務佇列和子程序管理
- 打包、虛擬環境和可重現的開發工作流程
整合外部工具和API
- 設計工具介面和安全的工具呼叫模式
- 連接到Web API、資料庫和內部服務
- 管理憑證、機密和最小權限存取
記憶、狀態和上下文管理
- 短期上下文視窗和提示工程技術
- 長期記憶架構：Redis、向量儲存、檢索增強
- 一致性、快取策略和記憶衛生
編排、規劃和多步驟工作流程
- 鏈結動作、子代理和任務分解
- 規劃演算法與啟發式編排
- 處理失敗、重試和補償動作
安全、測試和可觀測性
- 威脅模型、紅隊測試和輸入/輸出淨化
- 代理的單元、整合和端到端測試
- 代理行為的日誌、指標、追蹤和警報
部署、擴展和代理的MLOps
- 容器化、CI/CD管道和部署策略
- 成本控制、速率限制和資源最佳化
- 監控、治理和操作手冊
總結與後續步驟
最低要求
- 具備Python程式設計的理解
- 有REST API和非同步I/O的經驗
- 熟悉機器學習概念和預訓練的LLM
目標學員
- ML工程師
- AI開發者
- 軟體工程師
21 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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