打造您的第一個聊天機器人:AI 代理的實踐應用培訓
AI 代理是現代人工智慧的核心工具, 能夠在多元應用中實現自動化與互動。 建構聊天機器人, 是進入 AI 代理領域的理想起點。 本課程提供逐步指導, 涵蓋使用自然語言處理工具, 設計、建構並部署您的第一個聊天機器人的過程。
本課程為導師帶領的 live training, 提供線上或線下方式。 課程對象為初級專業人士, 旨在幫助其理解 AI 代理的運作原理, 並建構自有的互動式聊天機器人系統。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 了解 AI 代理的基本概念及其應用場景。
- 探索自然語言處理(NLP)的原則。
- 為聊天機器人設計對話流程。
- 使用 Python 及相關工具開發功能性聊天機器人。
- 部署聊天機器人,使其能與真實用戶互動。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量練習與實作。
- 在 live-lab 環境中進行 hands-on 實作。
課程客製化選項
- 若需為此課程申請客製化培訓,請聯絡我們以安排。
課程簡介
AI 代理与聊天機器人入門
- 什麼是 AI 代理?
- 聊天機器人類型:基於規則 vs AI 驅動
- 聊天機器人在各產業的應用
自然語言處理(NLP)基礎
- NLP 概覽及其在聊天機器人中的角色
- 分詞、詞形還原與詞根提取
- 理解意圖(intents)與實體(entities)
規劃您的聊天機器人
- 定義聊天機器人的目的與範圍
- 設計對話流程
- 建立用於聊天機器人回應的訓練數據集
開發您的第一個聊天機器人
- 設定開發環境
- 使用 Python 和 Flask 建構簡單聊天機器人
- 實作基礎 NLP 功能以支援對話
提升聊天機器人效能
- 新增回退與錯誤處理機制
- 整合外部 API 以增強回應能力
- 測試與除錯您的聊天機器人
部署您的聊天機器人
- 在本地伺服器上託管聊天機器人
- 將聊天機器人整合至通訊平台
- 確保可擴展性與效能
倫理考量與最佳實務
- 確保用戶數據隱私與安全
- 設計包容且無偏見的聊天機器人
- 維持 AI 互動中的透明度
探索進階聊天機器人多
- 使用機器學習改善對話品質
- 整合情緒分析
- 介紹如 Rasa 等進階框架
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎程式知識
- 熟悉 Python 語法
- 對學習 AI 技術有強烈意願
受眾對象
- AI 初學者
- 程式設計師
- 探索聊天機器人与 AI 代理的愛好者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 構建利用 Gemini 3 進行推理、規劃與執行的自主工作流。
- 在 Antigravity 中開發代理,實現任務分析、代碼撰寫及工具互動。
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- 在複雜環境中優化代理的行為、安全性與可靠性。
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- 結合專家示範與互動式討論。
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- 互動講座與討論。
- 動手實踐集成工程與API練習。
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- 整合瀏覽器工具,實現即時資料擷取與UI互動。
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課程形式
- 互動式講授與討論。
- 使用AgentCore記憶與工具的實作實驗室練習。
- 分析、自動化與客戶支援情境的案例研究。
課程客製化選項
- 若要申請本課程的客製化培訓,請聯繫我們安排。
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- 通過 Gateway 暴露代理,提供經過身份驗證和速率限制的端點。
- 使用穩定合約將外部工具和 API 集成到代理工作流中。
- 爲生產操作配置可觀察性、日誌記錄和使用監控。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐實驗室,涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
- 專注於可靠性、安全性和發佈的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
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- 使用Antigravity IDE、編輯器、終端機和瀏覽器進行端到端開發。
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- 將代理能力整合至生產級軟件系統。
課程形式
- 結合演示的混合式講授。
- 大量實操練習及引導式練習。
- 在Antigravity即時環境中進行實際實現。
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- 如需符合您開發堆棧的定制內容,請聯繫我們安排定制化培訓。
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- 安装并配置Google Antigravity。
- 浏览并理解编辑器视图和管理器视图。
- 有效地使用代理来自动化简单的开发任务。
- 使用Antigravity生成、优化和管理项目文件。
课程形式
- 讲师讲解,并结合实时演示。
- 以动手使用代理为重点的指导练习。
- 在受控的实验环境中,实际探索Antigravity的核心功能。
课程定制选项
- 如需定制版培训,请联系我们安排个性化课程。
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本次由讲师指导的线下或线上培训,面向希望使用Google Antigravity构建、自动化并测试基于浏览器的工作流的中级专业人士。
完成培训后,参与者将能够:
- 创建在浏览器界面中与Web应用交互的代理。
- 跨浏览器上下文自动化端到端工作流。
- 在UI驱动的环境中验证并排查代理行为。
- 使用Antigravity实施跨界面自动化策略。
课程形式
- 配合演示的引导式教学。
- 实践性动手活动与基于场景的练习。
- 在交互式实验环境中实施代理工作流。
课程定制选项
- 如需定制化培训,请联系我们,根据您的目标调整课程内容。
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此課程為授課式線上或線下培訓,適合初級至中級實務人員,旨在透過實操掌握使用 AgentCore 建立生產就緒 AI 代理的經驗。
完成本課程後,學員將能夠:
- 了解 AgentCore 在 AI 代理開發中的核心能力。
- 使用託管服務設計並配置簡單的 AI 代理。
- 整合工作流程以提升代理功能。
- 將 AI 代理部署至生產環境並進行監控。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- AgentCore 服務實操實驗。
- 從代理概念到部署的引導式練習。
課程客製化選項
- 若需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們進行安排。
使用 Mastra 開發 AI 智能體
14 小時本課程為講師授課的直播培訓(線上或線下),旨在幫助中等水平的軟件開發人員和工程團隊,利用 Mastra 構建可擴展、可觀察的 AI 系統。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 理解 Mastra 的架構,及其與 LLM 和外部 API 的集成方式。
- 使用 TypeScript 設計並實現 AI 智能體和工作流程。
- 運用 Mastra 的可觀察性和記憶工具,監控並優化智能體的性能。
- 利用 Mastra 框架特性,部署生產就緒的 AI 應用。
Mastra AI代理除錯、評估與品質保證
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21 小時Mastra工作流自動化與多代理編排
21 小時Mastra是一個框架,能夠在分佈式系統中實現複雜的工作流自動化和多個AI代理的協調。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向中級從業者,旨在幫助他們設計、編排和操作大規模的多代理工作流。
通過完成本培訓,學員將掌握以下技能:
- 使用Mastra的編排功能設計複雜的工作流。
- 協調多個代理執行並行或依賴任務。
- 實施工作流執行的監控和調試工具。
- 優化編排邏輯,提高可靠性、吞吐量和自動化效率。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐工作流設計與自動化練習。
- 在容器化的實驗環境中進行實際實施。
課程定製選項
- 可根據需求提供定製的自動化場景、企業集成或工作流模式。