線上 Agentic AI 培訓在 澳門

生成式 AI 和自主智能體 AI 是驅動自動化與智慧化新浪潮的兩大強大範式——前者專注於內容生成，後者則專注於目標導向、自主行為。

本課程由講師主講，提供線上或線下授課方式（線上培訓/線下培訓），針對中階程度的 AI 及技術專業人士設計，旨在幫助學員理解如何建構、評估並將生成式與自主智能體 AI 整合至實際應用場景。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解生成式 AI 系統的架構與能力。
• 探索自主 AI 智能體的興起，及其如何擴充大型語言模型的功能。
• 運用提示工程與工具整合進行實務部署。
• 比較負責任部署所需的模型、工具與技術。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 在真實場景中實作操作生成式與自主智能體 AI 工具。
• 引導式練習，專注於內容生成與自主工作流程。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排事宜。

智能體AI是一類新興系統，具備自主決策、任務執行和工作流調度能力。

此為由講師主導的實時培訓（線上或線下），旨在幫助中級專業人士理解智能體AI將如何重塑組織工作流、人才策略和職位設計。

完成課程後，參與者能夠：

• 評估企業環境中智能體AI的能力與限制。
• 識別任務自動化、增強和重設計的契機。
• 評估對勞動力的影響，並制定負責任的採用策略。
• 規劃確保安全、透明且合規的AI部署治理框架。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 實踐練習與情境分析。
• 在引導環境中實地探索智能體工作流。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

實戰型智能AI強化營是一門密集的專案導向課程，旨在幫助學員獲得使用Python設計、構建和部署自主AI智能體的實踐經驗。透過五個逐步複雜的項目，學員將探索智能體設計模式、提示工作流程、API編排以及現實世界中的整合場景。

這門由導師主導的現場培訓（線上或線下）針對希望從理論快速轉向實施的中階專業人士，通過開發可運作的智能AI應用原型來實現這一目標。

課程結束後，學員將能夠：

• 理解智能體架構和關鍵設計原則。
• 在Python中開發、測試並部署多個基於智能體的應用程式。
• 將智能體與外部工具、API和資料庫整合。
• 優化提示和工作流程以提升性能和可靠性。
• 應用監控、版本控制和擴展智能體系統的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講解與指導編碼 sessions。
• 實戰項目開發和除錯。
• 端到端智能體部署的實時示範。

課程自定義選項

• 如需為本課程要求定制化培訓，請聯繫我們安排。

邊緣與輕量級代理是一門實用課程，專注於在資源受限的設備上部署代理式 AI 工作負載。學員將學習構建、優化和管理能夠在本地進行推理和判斷的輕量級代理，從而提升分佈式環境中的速度、隱私性和可靠性。課程強調性能調優、低延遲設計以及硬體與軟體的整合。

這門由講師指導的實作培訓（線上或線下）針對希望使用 Python 和邊緣 AI 框架實現並優化設備端代理系統的初級至中級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解在邊緣設備上運行代理式 AI 的架構與挑戰。
• 設計適合資源受限環境的輕量級代理循環。
• 使用 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 和 ONNX 實現本地推理。
• 將代理整合至感測器、執行器和 IoT 平台。
• 優化即時運作所需的效能、能耗和延遲。

課程形式

• 互動式講授與實作示範。
• 在本地或模擬環境中的實作開發。
• 專案導向學習與引導式實作練習。

課程客製化選項

• 如需為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

Agent式AI是指能自主行動以達成目標的系統，整合了推理、記憶和工具使用。本課程提供結構化的Agent式AI概念入門，重點在於提示工程、架構設計模式以及負責任的使用實踐。參與者將獲得建立、引導及部署智能體的基礎知識，使其既有效又安全。

這門由講師主導的培訓課程（線上或線下），旨在幫助初級至中級專業人士，學習如何運用實際框架和範例來設計、提示及管理負責任的智能體系統。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 解釋智能體AI系統的核心理念與生命週期。
• 運用提示工程技術有效完成任務。
• 使用工具存取和決策邏輯設計簡單的智能體工作流。
• 在AI智能體中實踐安全、治理及負責任使用的考量。
• 使用開放框架和Python建立原型智能體。

課程形式

• 互動式講授與引導示範。
• 實作練習與程式碼撰寫訓練。
• 協作討論與案例活動。

課程客製化選項

• 若需為本課程進行客製化培訓，請聯繫我們安排。

Agentic AI for Business Automation是一個實作課程，旨在教導學員如何設計、整合及擴展AI驅動的智慧代理系統（agents）於真實世界的商業流程。本課程聚焦於自動化機會的識別與映射、工具整合以及在客服、供應鏈及行銷工作流中的實務應用案例建構。

此為由專業講師指導的現場教學課程（提供線上或線下模式），主要針對具備中階能力的專業人士，協助其實作以AI為基礎的自動化系統，採用無程式碼（No-code）、低程式碼（Low-code）及Python等開發方式。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 識別Agentic AI可提升流程效率與推動創新的關鍵領域。
• 規劃適合整合AI代理的工作流程。
• 透過API及自動化協調工具實施自動化。
• 將AI模型整合至具備具體成效指標的真實商業場景中。
• 開發適用於AI驅動作業的治理與監控架構。

課程形式

• 互動式講授及實務示範。
• 實作練習及專案指導。
• 於沙盒自動化環境中進行即時部署操作。

客製化選單選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

本課程探討使用 Python 設計、協調和實現多代理系統（MAS）。參加者將學習如何構建能夠在複雜且動態的環境中進行溝通、合作並適應變化，以達成共同目標的代理。

此為講師主導的實時培訓（線上或線下），旨在幫助希望為智能自動化、模擬和決策應用設計及實現多代理系統的高級專業人士。

完成本課程後，參加者將能夠：

• 理解多代理系統的架構與原則。
• 開發具備溝通、協調和協商能力的代理。
• 實現用於代理交互的分佈式環境。
• 在多代理情境中應用強化學習與規劃。
• 模擬合作性與競爭性的代理行為。
• 設計結合人類與智能代理的混合工作流。

課程形式

• 講師主導的講授與實時演示。
• 使用開源代理框架的實操練習。
• 模擬多代理情境的團隊合作項目。

課程自訂選項

• 如需本課程的自訂培訓，請聯繫我們以安排事宜。

本課程探討強化學習 (RL) 及序列決策的原則及其在代理式 AI 系統中的實現。參與者將學習如何設計、訓練和評估能與環境動態互動以透過學習和適應達成長期目標的代理人。

此講師主導的培訓課程（線上或線下）旨在針對希望將強化學習和規劃演算法整合至用於自動化、機器人技術和適應性推理之代理系統的高級工程師和研究人員。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解強化學習和決策的數學基礎。
• 使用 Python 和 PyTorch 實現關鍵 RL 演算法，如 DQN、PPO 和 A3C。
• 使用 OpenAI Gym 建模環境並設計自訂模擬場景。
• 訓練、評估和調試用於連續和離散控制任務的代理人。
• 將強化學習技術應用於機器人技术和規劃領域的代理式 AI 用例。
• 在現實世界部署中平衡探索、利用及安全約束。

課程格式

• 講師主導的講座和實時編碼示範。
• 使用開源框架和模擬環境進行實踐練習。
• 將決策整合到代理式 AI 系統中的應用項目。

課程客製化選項

• 如需為本課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

本課程著重於在生產環境中擴展、實現並管理智能代理型人工智慧（Agentic AI）系統，強調可靠性、可觀測性以及成本效益。

本課程為講師主導的現場培訓（線上或線下），適合希望構建具韌性、可觀測且成本最佳化管線，以支援大規模智能代理系統的進階專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計適用於智能代理人工智慧負載的可擴展架構。
• 實施針對代理行為與互動定制的可觀測性與監控框架。
• 應用效能調校與資源優化技術，處理長時間運行的代理程序。
• 透過策略、編排與自動化手段控制成本，並防止「代理過度擴張」。
• 整合MLOps最佳實踐，實現智能代理服務的持續部署、版本控管與回滾。

課程格式

• 以實作與工程為導向的培訓，並包含真實基礎設施範例。
• 互動式探討架構取捨與可觀測性挑戰。
• 期末專案：部署並監控一個具成本控管的生產級智能代理系統。

課程客製化選項

• 如需為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

WrenAI使組織能夠突破靜態儀表板的限制，轉向對話式分析和嵌入式生成式商業智能。這一轉型需要謹慎的採用規劃、資產遷移以及有效的變革管理實踐。

本課程由導師主導，提供線上或線下實訓模式，旨在幫助具備初級水平的BI和數據平台專業人士利用WrenAI現代化其傳統商業智能系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 評估傳統BI環境並識別現代化機會。
• 規劃並執行從靜態儀表板到WrenAI的遷移工作。
• 採用對話式分析及嵌入式GenBI功能。
• 領導組織針對BI現代化的變革管理工作。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 結合遷移與採用規劃的實作練習。
• 關於對話式分析及嵌入式GenBI的實用實驗室環節。

課程定制選項

• 如需申請此課程的定制培訓，請聯繫我們以安排。

本課程涵蓋針對代理型 AI 系統的治理、身份管理以及對抗性測試，重點在於企業級安全部署模式及實務紅隊測試技巧。

這項由講師帶線的現場培訓（線上或線下）對象為進階從業人員，旨在協助其設計、保護並評估生產環境中的基於代理的 AI 系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 定義安全代理型 AI 部署的治理模式與政策。
• 設計具備最小權限訪問的非人類身份驗證流程。
• 實施專為自主代理設計的訪問控制、審計軌跡及可觀測性機制。
• 規劃並執行紅隊演習，以發現濫用、升級路徑及資料外洩風險。
• 透過政策、工程控制及監控手段，緩解代理型系統的常見威脅。

課程形式

• 互動式講座與威脅建模研討會。
• 實作實驗室：身份設置、政策執行及對手模擬。
• 紅隊對藍隊演習及課程結束評估。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們進行安排。

Python 是驅動自主 AI 智能代理開發與編排的基礎語言。本課程著重於使用現代 SDK 和框架（如 LangChain 和 AutoGen）的實用實現，以構建、連接和管理智能代理工作流程。

這門由講師指導的實時培訓課程可線上或線下進行，旨在幫助中級後端工程師、平台工程師和 ML 工程師使用 Python 工具及 API 來實現和編排自主智能代理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設置並配置用於智能系統的 Python 環境。
• 使用 LangChain 和 AutoGen 等流行智能代理 SDK 創建功能齊全的智能代理。
• 整合工具和 API 以擴展智能代理的能力。
• 編排多智能代理工作流程及溝通模式。
• 應用除錯、測試及維護智能代碼庫的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 動手編程練習及實時演示。
• 實踐項目，建構端到端的智能代理工作流程。

課程自定義選項

• 如需針對此課程申請自定義培訓，請聯繫我們以安排相關事宜。

WrenAI讓財務團隊能夠建模KPI、整合標準化指標，並設計符合監管要求及審計標準的儀表板。

本課程由導師進行直播（線上或線下），對象為中階到高階財務專業人員，協助他們使用WrenAI建立合規的財務資料模型與儀表板，支援決策制定與風險管理。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在WrenAI中建模財務KPI與指標。
• 建立符合監管及審計要求的儀表板。
• 將WrenAI與財務資料來源整合，實現即時報告。
• 應用財務分析與風險監控的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 搭配財務資料模型的實務練習。
• 儀表板設計與合規報告的實作演練。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

本課程教授實用的工程技術，以設計、建置、測試和部署使用 Python 的自主（自治）系統。內容涵蓋代理迴圈、工具整合、記憶體與狀態管理、協調模式、安全控制以及生產環境考量。

這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）針對中高級至進階級的機器學習工程師、AI 開發者和軟體工程師，他們希望使用 Python 建構穩健且可投入生產的自治代理。

在培訓結束後，學員將能夠：

• 設計並實現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。
• 實現短期和長期記憶架構給代理使用。
• 協調多步驟協調作業及代理的可組合性。
• 應用已部署代理的安全、訪問控制和可觀察性最佳實踐。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 動手實作實驗室，使用 Python 和流行 SDKs 建構代理。
• 專案導向的練習，產出可部署的原型。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

WrenAI 實現自然語言轉 SQL 生成，以及 AI 驅動的分析，讓資料存取更快速且直觀。企業級應用中，品質保證和可觀察性實踐對於確保準確性、可靠性與合規性至關重要。

本培訓為導師引領的現場教學（線上或線下），旨在幫助高級數據和分析專業人士評估查詢準確性、應用提示調優技術，並實施可觀察性實踐以監控生產環境中的 WrenAI。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 評估自然語言轉 SQL 輸出的準確性和可靠性。
• 應用提示調優技術提升性能。
• 監控隨時間變化的漂移和查詢行為。
• 為 WrenAI 加入日誌記錄和可觀察性框架。

課程格式

• 互動式授課與討論。
• 評估和調優技術的實作練習。
• 關於可觀察性和監控整合的實務實驗室環節。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

自主型AI是一種方法，其中AI系統在定義的約束條件下規劃、推理並使用工具來達成目標。

這項由講師指導的實時培訓（線上或線下）旨在為希望設計、評估和管理臨床及營運用例的自主型AI解決方案的中階醫療和數據團隊提供指導。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 解釋醫療環境中的自主型AI概念與約束條件。
• 設計具有規劃、記憶和使用工具功能的安全代理工作流程。
• 構建覆蓋臨床文件和知識庫的檢索增強代理。
• 使用防護措施和人機協作控制來評估、監控和管理代理行為。

課程格式

• 互動式講座和引導討論。
• 沙盒環境中的指導實驗室和代碼 walkthrough。
• 針對安全、評估和治理的情景模擬練習。

課程定制選項

• 如需為本課程申請定制化培訓，請聯繫我們安排。

WrenAI 是一個由人工智慧驅動的 Analytics 平台，旨在連接數據、建模洞察並生成效儀表板。在企業環境中，強大的治理和安全保障對於確保安全且合規的採用至關重要。

這項由講師主導的線上或線下培訓，針對希望大規模實施 WrenAI 治理、合規及安全模式的進階企業專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設計並實作 WrenAI 的授權模型。
• 套用審計與監控實踐以符合合規要求。
• 設立具備企業級控制措施的資安環境。
• 在大型組織中安全地推行 WrenAI。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 具備治理和安全設定的實務操作實驗室。
• 模擬企業推行場景的實戰練習。

課程客製化選項

• 如需針對此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

此由講師主導的即時培訓在 澳門（線上或線下）進行，針對希望將代理能力整合至 AI 應用系統的初階至中階 AI 開發者與自動化專家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 掌握 Agentic AI 及自主決策的基礎原則。
• 利用自我優化技術，實現目標驅動的 AI 代理。
• 整合多代理協作，解決複雜問題。
• 透過適應性使用者體驗，增強 AI 與人的互動。
• 在實際應用中部署 Agentic AI 模型。

WrenAI電子表格與指標庫透過AI驅動的電子表格工作流程和預建、跨平台的商業指標庫，實現快速報告。

這門由導師指導的培訓課程（線上或線下），旨在協助初級至中級的營運專業人員，利用WrenAI電子表格與指標庫加速報告與分析。

完成培訓後，學員將能夠：

• 建構AI驅動的電子表格進行數據分析與報告。
• 運用WrenAI指標庫建立標準化KPI。
• 將電子表格連線至多個數據源，實現即時更新。
• 建立自動化工作流程，精簡營運報告流程。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 實際動手使用WrenAI建構電子表格。
• 指標與KPI報告的實務練習。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

這門由講師現場授課的培訓（線上或線下），針對希望使用 Agent 式人工智慧框架開發和優化多代理人系統的進階專業人士設計。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解 Agent 式人工智慧在多代理人環境中的原理。
• 開發能自主互動的人工智慧驅動代理。
• 實施強化學習以實現適應性 AI 行為。
• 優化多代理人之間的協作與競爭。
• 將 Agent 式人工智慧應用於機器人、遊戲及企業自動化。

WrenAI API 是一個強大的介面，用於從自然語言生成 SQL 查詢，建構自訂應用程式，並將圖表整合至內部平台。

此由導師指導的實作培訓（線上或線下）旨在服務中階工程師，使其能夠實踐應用 WrenAI API，涵蓋 SQL 生成、視覺化及應用程式整合。

完成本培訓後，學員將能：

• 驗證身分並將應用程式連接至 WrenAI API。
• 從自然語言輸入生成 SQL 查詢。
• 建立並嵌入圖表（透過 API 端點）。
• 將 WrenAI 整合至後端系統與內部工具。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 實作練習，包含 API 呼叫與整合。
• 連結應用程式、圖表與資料管線的實際專案。

課程客製化選項

• 如需針對此課程申請客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

此培訓由講師親自指導並實時進行，地點在[loc]（線上或線下），旨在幫助初階以上專業人士利用代理型人工智慧推動大規模企業自動化與策略性人工智慧採用。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解代理型人工智慧在企業應用程式中的角色。
• 將自主的人工智慧代理整合至企業系統。
• 優化由人工智慧驅動的工作流程，以提升擴展性與效率。
• 確保自動化過程中的人工智慧合規、安全與治理。
• 制定推動數位轉型的人工智慧商業策略。

WrenAI Cloud 是一個現代化平台，用於連接資料來源、建立資料模型以及建構互動式儀表板。

本課程由講師現場指導，提供線上或線下培訓模式。對象為初級至中級數據專業人士，學習如何設定 WrenAI Cloud、建模資料並在儀表板中視覺化洞察結果。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定和配置 WrenAI Cloud 環境。
• 將 WrenAI Cloud 連接至多個資料來源。
• 對資料進行建模並定義關聯關係以利分析。
• 建立用於業務洞察的互動式儀表板。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 動手操作雲端平台配置和資料建模。
• 儀表板建構與視覺化的實務練習。

課程客製化選項

• 如需為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

本課程由講師親自授課並提供現場直播培訓，在澳門（線上或線下）進行，旨在幫助進階專業人士在複雜的商業和技術情境中運用智能體AI進行決策。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI自主決策的原則。
• 設計並實施幾乎不需人類干預即可運作的AI智能體。
• 將智能體AI整合到自動化工作流程和商業系統中。
• 優化由AI驅動的決策流程，以提高效率與擴展性。
• 確保AI自主性中的合規、安全及道德考量。

WrenAI 是一款開源的生成式商業智能（BI）工具，支持將自然語言轉換為 SQL 查詢以及語義數據建模。

本課程由講師授課的實時培訓（線上或線下），旨在幫助高級數據工程師、分析工程師和機器學習工程師構建穩健的語義層、優化提示詞並確保可靠的 SQL 生成。

參加完本次培訓後，學員將能夠：

• 實現語義模型，以在團隊之間保持指標定義的一致性。
• 優化文本到 SQL 的性能，提高準確性和可擴展性。
• 配置並強制實施防護機制，避免無效或高風險的查詢。
• 將 WrenAI OSS 集成到數據管道和分析工作流程中。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實踐環節。
• 在實時實驗室環境中進行手動實現。

課程自定義選項

• 如需針對本課程要求定制化培訓，請聯繫我們安排。

這項在澳門（線上或線下）進行的講師帶路即時培訓，旨在服務於希望在實際應用中構建和實現智能體AI系統的中级級別AI工程師、ML研究人員和開發者。

通過此次培訓，學員將能夠：

• 理解智能體AI系統的核心原則。
• 實施具備自主推理和行動能力的AI智能體。
• 將智能體AI與API及第三方服務整合。
• 優化複雜任務中的多智能體互動。
• 解決智能體AI中的倫理、安全性和擴展性挑戰。

WrenAI允許SaaS提供商將生成式商業智能（GenBI）直接嵌入到面向客戶的產品中。此課程使SaaS團隊具備通過其嵌入式API整合Wren AI、配置白標籤分析以及管理多租戶部署的技能。

此由導師主導的培訓（線上或線下）旨在針對中級到高階的SaaS產品負責人、數據工程師和全棧開發人員，他們希望將WrenAI作為嵌入式分析解決方案部署在SaaS環境中。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 使用嵌入式API整合WrenAI以用於面向客戶的應用程序。
• 實施帶有品牌識別和定制功能的白標籤對話式BI。
• 設計安全且可擴展的多租戶部署架構。
• 監控使用情況、優化性能，並確保在SaaS環境中的合規性。

課程形式

• 互動式授課與討論。
• 使用WrenAI嵌入式API的實作實驗室練習。
• 工作坊：為SaaS用例設計並部署白標籤分析功能。

課程自訂選項

• 如需申請此課程的客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

這項在澳門（線上或線下）進行的由講師主導的現場培訓，旨在幫助初級專業人士掌握代理式AI的基本原理、能力及其對產業的潛在影響。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解代理式AI的核心原則。
• 區分傳統AI與自主AI代理之間的差異。
• 探索代理式AI在各個產業中的實際應用案例。
• 評估部署自主AI系統帶來的益處與挑戰。
• 分析代理式AI的倫理與安全考量因素。

WrenAI 是一個對話式分析平台，可將自然語言查詢轉化為可靠的分析結果，讓非技術團隊能快速且一致地生成洞察。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓形式。對象為希望採用對話式分析並使用 WrenAI 建立自助式 BI 能力的中階產品經理、數據分析師和數據推動者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計能呈現可靠產品洞察的對話式工作流程。
• 建立並維護標準化的指標層，以確保報告的一致性。
• 有效利用自然語言轉 SQL 功能回答產品相關問題。
• 在產品工作流程中嵌入由 WrenAI 驅動的自助儀表板與規範機制。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 使用 WrenAI 和範例數據集的實作練習。
• 工作坊：建置自助儀表板與對話式查詢集。

課程客製化選項

• 如需本課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

AI代理正從研究演示轉向自主運行於文字、圖像、語音及工具驅動工作流程的生產環境中，這對工程嚴謹性、對抗魯棒性及監管问责提出了更高要求。本課程由資深講師主導，引導進階從業者掌握代理的全生命周期，涵蓋單體與多體系統架構、多模態感知整合，以及透過現代框架協調代理行為。透過Python實作演練，學員將逐步建構具備生產品質的多代理系統，並使用對抗性技術及Adversarial Robustness Toolbox進行壓力測試。課程尾聲探討NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、歐盟AI法案及GDPR合規要求，涵蓋安全部署、監控及事件響應。學員結業後即能交付具備能力、可辯護且符合法規的代理系統。

這項由導師主導的實時培訓在[lac]（線上或線下）進行，面向初級/中級開發人員和雲實踐者，希望利用阿里雲構建能自動化任務、回答問題並連接業務系統的AI代理。

培訓結束後，參加者將能夠：理解阿里雲上的AI代理架構，構建簡單的代理工作流，將代理連接到企業知識和工具，在雲端環境中部署並監控代理。