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課程時長 21 時間：
課程簡介
Agentic AI基礎
- 什麼是自主體：定義與分類
- 代理迴圈：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及類似SDK初始化代理
- 非同步程式設計、任務佇列與子程序管理
- 封裝、虛擬環境與可重現的開發工作流程
整合外部工具與API
- 設計工具介面與安全的工具調用模式
- 連接Web API、資料庫與內部服務
- 管理憑證、秘密資訊與最小權限存取
記憶、狀態與上下文管理
- 短期上下文視窗與提示工程技巧
- 長期記憶架構：Redis、向量資料庫、檢索增強
- 一致性、快取策略與記憶衛生
編排、規劃與多步驟工作流程
- 串接行動、子代理與任務分解
- 規劃演算法與啟發式編排
- 處理失敗、重試與補償行動
安全、測試與可觀察性
- 威脅模型、紅隊測試與輸入輸出消毒
- 代理的單元測試、整合測試與端到端測試
- 代理行為的記錄、指標、追蹤與警報
部署、擴展與代理的MLOps
- 容器化、CI/CD管道與發布策略
- 成本控管、速率限制與資源最佳化
- 監控、治理與運維手冊
摘要與下一步
最低要求
- 具備Python程式設計的理解
- 具備REST API與非同步I/O的經驗
- 熟悉機器學習概念與預訓練LLM
目標對象
- ML工程師
- AI開發人員
- 軟體工程師
