DeepSeek Harness:建構與擴充 AI 程式碼代理培訓
DeepSeek Harness (dsh) 是由 DeepSeek AI 推出的一個開源代理框架,用於建構和運行 AI 程式碼代理。它建立在 Cordis 插件框架之上,採用「一切皆插件」的架構,其中模型適配器、工具註冊表、會話日誌和代理循環均可作為可替換組件,在啟動時進行配置。
這是由講師主導的培訓(線上或線下),面向希望使用 DeepSeek Harness 在自身專案中建立、運行和擴展 AI 程式碼代理的軟體開發者和 AI 工程師。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 安裝並運行 DeepSeek Harness,配置模型。
- 通過 Web UI 和命令行驅動編碼任務。
- 解釋 Cordis 插件架構和擴展點。
- 開發並發布面向該框架的自定義插件。
- 通過 SDK 和無頭模式自動化該框架。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實作。
- 在實時實驗環境中進行動手實現。
課程自定義選項
- 如需申請定製化培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
DeepSeek Harness 簡介
- DeepSeek Harness 是什麼,其定位在哪裡
- 「一切皆插件」的設計哲學
- Web UI、CLI 和無頭模式
安裝與首次運行
- Node.js 需求與軟體包安裝
- 使用 npx 啟動 Web UI
- 從源碼構建和運行
模型配置
- 設置 DeepSeek API 金鑰
- 選擇和切換模型
- 添加 OpenAI 兼容端點
工作區與會話
- 選擇和切換工作區
- 會話編排器與對話流程
- 讀取、編輯和生成文件
運行編碼任務
- 摘要倉庫並導航代碼
- 執行命令並委派工作
- 維護任務計劃
權限與沙箱
- 審批和權限策略
- 限制文件和命令訪問
- 本地和遠端沙箱後端
內建工具與整合
- 文件系統、終端和 shell 工具
- 模型上下文協議 (MCP) 支持
- 語言服務協議 (LSP) 整合
子代理與委派
- 生成和分叉子代理
- 用於其他編碼代理的生產者
- 跨會話委派工作
Cordis 插件模型
- 插件作為服務、事件和效應
- 共享上下文與生命週期
- 為什麼沒有特權核心
配置文件、捆綁與配置
- 配置文件和捆綁分層
- 使用 cordis.patch.yml 補丁配置
- 檢查已啟動的樹狀結構
核心子系統
- 僅附加的會話日誌
- 系統提示詞和工具模式組裝
- 代理循環和輪次流程
事件與擴展點
- 會話、代理和能力事件
- 瀑布式和攔截器事件
- 將行為映射到擴展點
開發插件
- 在上下文鍵上註冊服務
- 添加工具和模型適配器
- 發布和發現插件
SDK、無頭與自動化
- 從另一個進程驅動該框架
- TypeScript 和 Python SDK
- CLI 和無頭自動化
最低要求
- 理解軟體開發基礎知識
- 具備使用命令行和 Git 的經驗
- 熟悉 JavaScript 或 TypeScript 基礎
適用對象
- 軟體開發者
- AI 與機器學習工程師
- DevOps 與平台工程師
公開培訓課程需要5名以上參與者。
DeepSeek Harness:建構與擴充 AI 程式碼代理培訓 - 訂單
DeepSeek Harness:建構與擴充 AI 程式碼代理培訓 - 詢問
DeepSeek Harness:建構與擴充 AI 程式碼代理 - 咨詢詢問
即將到來的課程
相關課程
使用Gemini 3和Google Antigravity進行Agentic開發
21 小時Google Antigravity是一個Agentic開發環境,旨在通過Gemini 3的多模態能力構建能夠規劃、推理、編碼和行動的自主代理。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用Gemini 3和Antigravity環境設計、構建和部署自主代理的高級技術專業人員。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 構建使用Gemini 3進行推理、規劃和執行的自主工作流程。
- 在Antigravity中開發能夠分析任務、編寫代碼並與工具交互的代理。
- 將Gemini驅動的代理與企業系統和API集成。
- 在複雜環境中優化代理行爲、安全性和可靠性。
課程形式
- 專家演示結合互動討論。
- 自主代理開發的動手實驗。
- 使用Antigravity、Gemini 3和支持的雲工具進行實際實施。
課程定製選項
- 如果您的團隊需要特定領域的代理行爲或自定義集成,請聯繫我們以定製課程。
高級反重力:反饋循環、學習與長期代理記憶
14 小時Google Antigravity是一個用於實驗長期代理和新興交互行爲的先進框架。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望設計、分析和優化能夠保留記憶、通過反饋改進並在長期操作中不斷演進的代理的高級專業人士。
完成本課程後,參與者將掌握以下技能:
- 設計長期記憶結構以實現代理的持久性。
- 實施有效的反饋循環以塑造代理行爲。
- 評估學習軌跡和模型漂移。
- 將記憶機制集成到複雜的多代理生態系統中。
課程形式
- 專家講解與技術演示相結合。
- 通過結構化設計挑戰進行實踐探索。
- 將概念應用於模擬代理環境。
課程定製選項
- 如果您的組織需要定製內容或特定案例示例,請聯繫我們以定製本培訓。
高級Mastra集成:API、工具、企業數據與外部系統
21 小時Mastra是一個支持AI代理、API、企業應用和外部數據系統之間深度集成的框架。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望構建Mastra代理與企業生態系統之間可靠、安全且可擴展集成的中級工程師。
培訓結束後,學員將能夠:
- 實現Mastra代理與外部服務之間的API驅動集成。
- 將企業數據系統和工具連接到自動化代理工作流。
- 應用安全數據交換和身份驗證的最佳實踐。
- 設計可擴展、可維護且生產就緒的集成層。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐集成工程與API練習。
- 使用真實企業場景進行即時實驗室實現。
課程定製選項
- 可根據要求提供定製的API場景、企業系統映射或數據集成工作坊。
互動式AI代理:AgentCore記憶、程式碼直譯器與瀏覽器工具實務
14 小時AgentCore提供記憶持久性、安全的程式碼直譯器與瀏覽器工具,使AI代理能交付互動式、動態且感知情境的體驗。
此課程為由講師帶領的線上或現場培訓,專為中高階技術人員設計,旨在協助其設計與部署具備長期情境保留、即時計算及直接與網頁UI互動能力的AI代理。
完成本課程後,學員將能夠:
- 實作AgentCore記憶,以建立狀態化且感知情境的工作流程。
- 利用安全的程式碼直譯器進行動態計算與轉換。
- 整合瀏覽器工具,實現即時資料擷取與UI互動。
- 設計用於分析、客戶支援與研究案例的互動式代理。
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。
使用AgentCore Runtime & Gateway加速AI代理部署
14 小時AgentCore Runtime & Gateway 是一種 AWS 服務配對,用於打包、部署並安全地暴露 AI 代理,同時提供與外部系統的簡化集成。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級工程團隊,旨在幫助他們從代理原型過渡到生產環境,通過掌握 AgentCore Runtime 進行部署,並利用 Gateway 實現安全連接和 API 集成。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 搭建 AgentCore Runtime 環境,並打包代理以進行部署。
- 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。
Antigravity for Developers: 構建以代理爲先的應用程序
21 小時Antigravity 是一個開發平臺,旨在構建以AI驅動的、以代理爲先的應用程序。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用Antigravity環境中的自主AI代理創建實際應用程序的中級開發者。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 開發依賴自主和協作AI代理的應用程序。
- 使用Antigravity的IDE、編輯器、終端和瀏覽器進行端到端開發。
- 通過代理管理器管理多代理工作流。
- 將代理功能集成到生產級軟件系統中。
課程形式
- 混合演示與深入講解。
- 大量動手實踐和指導練習。
- 在Antigravity即時環境中進行實際實現。
課程定製選項
- 如需根據您的開發棧定製內容,請聯繫我們安排定製版本的培訓。
Antigravity入門:Agent-First IDE簡介
14 小時Google Antigravity是一種以agent爲核心的開發環境,旨在通過智能自動化簡化工程工作流程。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初學者,旨在探索Antigravity的基礎知識,並瞭解agent驅動的編碼環境如何提升生產力。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 安裝並配置Google Antigravity。
- 熟悉並理解Editor View和Manager View。
- 有效使用agent自動化簡單的開發任務。
- 使用Antigravity生成、優化和管理項目文件。
課程形式
- 講師講解並輔以即時演示。
- 以實踐爲主的指導練習,重點使用agent。
- 在受控的實驗環境中探索Antigravity的核心功能。
課程定製選項
- 如果您需要定製版本的培訓,請聯繫我們安排個性化課程。
Antigravity用於Web自動化與基於瀏覽器的任務
21 小時Google Antigravity是一個用於構建能夠與Web應用程序、瀏覽器環境及多表面工作流交互的代理平臺。
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,旨在幫助他們使用Google Antigravity構建、自動化並測試基於瀏覽器的工作流。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 創建與瀏覽器表面中Web應用程序交互的代理。
- 跨瀏覽器上下文自動化端到端工作流。
- 在UI驅動環境中驗證並排查代理行爲。
- 使用Antigravity實施跨表面自動化策略。
課程形式
- 結合演示的指導教學。
- 實踐操作與基於場景的練習。
- 在互動實驗室環境中實施代理工作流。
課程定製選項
- 如需定製培訓,請聯繫我們,根據您的目標調整課程內容。
運用 AgentCore 建構全託管 AI 代理:從概念到生產
14 小時AgentCore 透過提供一整套為大規模部署而設計的服务,簡化了建構、增強及監控全託管 AI 代理的過程。
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調試、評估與AI代理質量保證
21 小時Mastra是一個框架,提供結構化工具,用於評估、調試和確保在複雜工作流程中運行的AI代理的可靠性。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望嚴格測試代理行爲、提高可靠性並實施可衡量評估流程的中級從業者。
培訓結束後,學員將能夠:
- 應用調試技術,識別並糾正代理行爲問題。
- 使用結構化指標、基準和質量評分評估代理。
- 實施工具和工作流程,跟蹤可靠性、漂移和幻覺。
- 設計QA策略,確保持續且可預測的代理性能。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 實際操作調試與評估練習。
- 使用可觀測性工具進行代理行爲的即時實驗室分析。
課程定製選項
- 可根據要求安排定製的可靠性測試場景和行業特定的QA方法。
Mastra運維與生產工程:部署與擴展AI代理
21 小時Mastra是一個操作框架,旨在簡化和優化AI代理在生產環境中的部署、擴展和生命週期管理。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中高級技術專業人員,幫助他們可靠且高效地在生產系統中操作AI代理。
培訓結束後,學員將能夠:
- 將基於Mastra的AI代理部署到受控的生產級環境中。
- 使用平臺原語進行水平和垂直擴展。
- 實施可觀測性管道,以跟蹤代理的行爲和性能。
- 優化運行時配置,以減少延遲、成本和操作風險。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 專注於實際部署場景的動手練習。
- 使用容器化和編排環境進行即時實驗。
課程定製選項
- 可根據要求定製主題、動手實驗或行業特定場景。
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。
在Google Antigravity中管理代理工作流程:編排、規劃與工件
14 小時Google Antigravity是一個以代理爲中心的開發平臺,用於編排、監督和協調AI驅動的編碼和自動化工作流程。
本課程由講師主導,提供線上或線下培訓,面向希望設計、管理和優化Google Antigravity中多代理工作流程的中級專業人士。
完成本培訓後,參與者將掌握以下技能:
- 在Manager界面中配置代理職責和編排管道。
- 生成並解讀Antigravity工件,包括任務列表、計劃、日誌和瀏覽器記錄。
- 實施驗證策略,確保代理操作透明且可審計。
- 優化多代理協作,以應對複雜的開發和運維任務。
課程形式
- 引導式演示和實際操作示範。
- 基於真實工作流程挑戰的場景練習。
- 在Antigravity工作空間中進行動手實驗。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們討論定製選項。
測試與驗證Agent-Driven代碼:Antigravity中的質量保證
14 小時Antigravity是一個代表先進agent-driven開發工作流程的框架。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望驗證、確認和保護在Antigravity驅動環境中工作的AI agent輸出的中高級專業人士。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 評估agent生成的代碼工件的準確性和安全性。
- 使用結構化技術驗證agent執行的任務。
- 有效分析瀏覽器記錄並追蹤agent活動。
- 應用質量保證和安全原則,確保agent工作流程的可靠性。
課程形式
- 講師指導的技術簡報和討論。
- 專注於驗證真實agent工作流程的實踐練習。
- 在受控實驗室環境中進行動手測試和驗證。
課程定製選項
- 可根據要求調整場景、工作流程和測試示例。