線上 Agentic AI 培訓在 澳門

此在澳門舉行的實時培訓探討了代理式AI如何重塑組織的工作流程、人才策略及崗位設計。本課程適合中級專業人員，內容涵蓋自主決策、企業準備度及治理框架，以確保負責任且合規的AI採用。

這門在 澳門 進行的講師帶領工作坊，提供了一段使用Python建構自主AI代理的實戰之旅。學員將完成五個循序漸進的項目，涵蓋設計模式、API編排及多代理工作流程，從而實現從理論到實際部署的跨越。

這門關於 澳門 的實務課程將引導您透過 Python、TensorFlow Lite 及 PyTorch Mobile 建置、優化及管理輕量級智能體，以在資源受限的裝置上進行本地推理，從而提升速度、隱私保護及可靠性。

本課程為導師帶領的實地培訓（於 澳門 進行），介紹代理型人工智慧，內容涵蓋提示工程、設計模式及負責任使用。參加者將學習使用 Python 構建簡單的代理工作流、整合工具，並實施安全實務，以打造有效、安全且可擴展的自主系統。

這門由講師主導的實地培訓課程 澳門，指導中級專業人士設計並擴展用於業務自動化的代理式 AI。學習如何映射工作流、整合工具，並在客戶服務、供應鏈及行銷領域建構具備可衡量影響力的實際應用案例。

這門在 澳門 進行的現場培訓指導高級專業人士使用 Python 設計和實現多代理系統。課程涵蓋代理協調、強化學習及分佈式計算，並使用 Mesa 和 Ray 等框架，最終以一個實操綜合項目結束。

這門由講師帶領的澳門培訓課程涵蓋了用於代理式AI（Agentic AI）的強化學習與決策制定。學員將使用 Python 實現 DQN、PPO 和 A3C，透過 OpenAI Gym 建模環境，並將這些技術整合到機器人和規劃系統中，以實現真實世界中的自適應行為。

此於 澳門 舉行的實時培訓，為高級專業人士提供在生產環境中擴展及操作代理式 AI 系統的技能。課程涵蓋 MLOps、可觀察性及成本管控，旨在設計具備韌性、可觀察性及成本優化特性的大規模部署管線。

這門由講師授課的實時培訓課程（語言：澳門）協助 BI 專業人士利用 WrenAI 現代化傳統系統。您將評估現有環境、規劃向對話式分析的遷移，並領導變更管理工作，以確保成功的導入並實現業務影響。

此由讲师带领的澳門培训涵盖代理式AI系统的治理、身份管理及红队测试。高级从业者将学习如何设计安全部署、实施最小权限访问，并执行对抗性测试，以缓解生产环境中的实际威胁。

這是由講師帶領的 澳門 實地培訓，專注於自主 AI 代理的 Python 實務實作。課程涵蓋 LangChain 和 AutoGen 等現代 SDK，使工程師能夠自信地建構、連接及協調複雜的代理工作流程。

本由授課教師主導的 澳門 培訓協助財務專業人士使用 WrenAI 進行 KPI 建模並設計具備監管意識的儀表板。參與者將掌握整合數據源、確保審計合規以及構建風險管理報告的實戰技能，從而有效支持決策。

這門在 澳門 進行的講師主導現場培訓，涵蓋使用 Python 構建自主智能體的實際技術，包括智能體循環、工具整合、記憶管理、編排和安全控制。非常適合機器學習工程師，重點在於部署健壯、可投入生產的智能體。

這門 澳門 的講師主導培訓課程，旨在賦予進階專業人員 WrenAI 品質保證所需的關鍵技能。學員將學習如何評估自然語言至 SQL 的準確性、應用提示詞調優，並導入可觀察性框架。此課程是確保企業級可靠性與合規性的理想選擇。

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。

此授課者主導的 澳門 現場培訓協助營運專業人員掌握 WrenAI 試算表與指標庫。學習建置 AI 驅動的報告、連接即時數據，並簡化工作流程，以加速營運分析並推動高效的業務報告。

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。

此在 澳門 舉行的講師實地培訓，旨在賦予中等水平工程師使用 WrenAI API 進行實際應用的技能。參與者將學習如何從自然語言生成 SQL、創建並嵌入圖表，以及將 API 整合至後端系統和內部工具。

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。

這門關於 澳門 的實操培訓將引導數據專業人士完成 WrenAI Cloud 的設置、連接多樣化的數據來源，並進行數據建模以支持分析。參與者將學習如何轉換信息，並構建能夠提供可執行業務洞察的互動式儀表板。

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。

在 澳門 課程中，學習如何利用 WrenAI OSS 建構穩健的語意層並優化文本轉 SQL 效能。本培訓專為高級數據及 ML 工程師設計，涵蓋提示詞調優、護欄機制實施，以及無縫整合至管道與分析工作流程，以確保系統運行的穩定性。

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。

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。

這門為期五天的 澳門 課程使財務專業人士掌握進階分析、AI 輔助 Python 及代理式 AI 技能。學習構建智能儀表板、簡化總帳運作，並設計自主工作流，以支援財務分析、報告及戰略決策。

此為期一天的課程，為軟體工程師、技術主管和開發團隊提供一個實用框架，以便在真實的軟體專案中與 AI 編碼代理有效協作。該課程不僅限於提示技巧，還探討完整的代理生態系統，包括上下文工程、可重用工作流程、MCP（模型上下文協議）集成、反饋迴圈、安全性以及組織採用。

AI 代理程式正從研究演示轉向生產系統，這些系統能在文字、影像、語音及工具驅動的工作流程中自主運作，從而提高了工程嚴謹性、對抗魯棒性及監管問責制的高標準。此由講師帶領的培訓課程引導進階從業者貫穿整個代理程式生命週期，涵蓋架構單體與多體系統、整合多模態感知，以及透過現代框架協調代理行為。Python 實作演練逐步建構生產級多代理程式系統，參與者隨後使用對抗技術和對抗魯棒性工具箱 (Adversarial Robustness Toolbox) 對其進行壓力測試。課程結尾涵蓋 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、歐盟 AI 法案及 GDPR 的合規對接、安全部署、監控及事故回應，確保參與者能交付具備能力、可辯護且合規的代理程式。

此於 澳門（線上或線下）舉辦的導師主導實體培訓，旨在協助初階至中階開發者及雲端從業者運用阿里雲建構 AI Agent，使其能夠自動化任務、回答問題並與企業系統連結。

完成本課程後，學員將能夠：理解阿里雲上的 AI Agent 架構，建構簡單的 Agent 工作流程，將 Agent 連接至企業知識與工具，並在雲端環境中部署及監控 Agent。

這是一項在 澳門 進行的由講師帶領的實時培訓，面向中级開發人員，旨在設計、建置和測試基於 Claude API 及 Agent SDK 的 AI 智能體。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用系統提示、結構化輸出及流式傳輸調用 Messages API
• 定義工具並實現可靠的工具使用循環
• 通過 MCP 服務器將智能體連接到外部系統
• 使用 Claude Agent SDK 建置和運行智能體，包括權限和子智能體
• 通過提示緩存及合理的上下文處理降低成本和延遲
• 使用小型評估集對智能體行為進行測試、記錄和監控

Claude Cowork 不僅僅是逐條回應提示，而是負責接管整項任務，例如研究、文件準備及檔案處理。本課程將教授如何撰寫清晰的任務說明、檢視執行計劃以及審閱最終結果。學員將實際委派三個真實任務給 Claude，並設定一個排程任務。

本課程為講師帶領的 澳門 實地訓練，適合希望將完整任務委派給 Claude 而非逐步對話的知識工作者、助理、項目及部門主管。

完成本訓練後，學員將能夠：

• 理解 Cowork 中聊天模式與委派工作的區別
• 撰寫包含目標、素材、限制條件及驗收標準的任務說明
• 從資料夾中生成文件、試算表及簡報
• 將研究任務從問題提出到完成報告的整個流程委派出去
• 在 Cowork 中使用外掛、技能及連接器
• 定義審批節點、備份策略及安全的資料夾存取權限

課程形式

• 時長：1 天（7 小時）
• 互動式訓練，由講師指導，包含討論及針對學員自身使用情境的實作練習
• 第一日成果：每位學員已將三個真實任務委派給 Cowork，審閱了結果並設定了一個排程任務

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化訓練，請聯絡我們以便安排。

智能代理（Agents）讓團隊能夠以受控的方式解答知識問題並支持文件處理流程。這門兩天的課程涵蓋了第一天的 Agent Builder，以及第二天带有審批步驟和測試用例的 Copilot Studio。學員將帶走一個已測試的知識型智能代理和一個 Studio 智能代理的草稿離開。

這是由講師帶領的 澳門 實時培訓，適用於：希望為知識問題和文件流程構建自有 Copilot 智能代理的關鍵用戶、AI 推廣者及部門主管。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 判斷何時 Copilot Chat 已足夠，何時需要智能代理
• 在 Agent Builder 中構建知識型智能代理，定義受眾、知識來源和限制條件
• 理解 Copilot Studio 中智能代理的結構並創建第一個智能代理
• 將文件處理流程拆解為可審批的步驟，並加入人工審批環節
• 使用測試用例和驗收標準測試智能代理
• 分類角色、權限、許可證及運營策略

課程形式

• 時長：2 天（每天 7 小時）
• 與講師互動的培訓，包含討論及基於學員自身用例的實操練習
• 第一天成果：每位學員將擁有一個已測試的知識型智能代理，以及適用於自身工作場景的工具地圖
• 第二天成果：每位學員將擁有一個帶審批功能的 Studio 智能代理草稿、兩個已測試的流程用例，以及適用於自身用例的路線圖

課程定制選項

• 如需為此課程申請定制化培訓，請聯繫我們以便安排

基於公司文件的AI助手可以回答關於政策、手冊和流程的問題，並標註來源。本課程展示如何準備文件、選擇平台、無需編碼地構建智能代理，並通過問題目錄衡量其回答準確度。參與者還將撰寫維護計劃。

本課程由講師親自授課（現場），面向澳門：希望從自有文件、政策和手冊中提供回答的團隊、知識所有者和關鍵用戶。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解AI如何從文件中獲取答案（簡化解釋RAG技術）及其應用邊界
• 準備文件以確保回答準確
• 為知識智能代理選擇合適的平台
• 無需編碼即可構建並共享知識智能代理
• 使用問題目錄和來源引用驗證回答
• 制定運營中的維護計劃、角色職責及內容時效性管理

課程形式

• 時長：1天（7小時）
• 與講師互動式培訓，包含討論及針對參與者自身使用場景的實踐練習
• 第一天成果：每位參與者將拥有一个基於自身文件的共享知識智能代理、經過測量的命中率和一份維護計劃。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

Langdock 將多個 AI 模型、智能助手、企業內部知識及工作流程整合於一個平台中，供公司使用。本課程涵蓋日常對話應用、建構與分享智能助手、連接知識來源，以及設定包含人工審批的自動化工作流程。此外，課程亦涵蓋數據處理規則、角色權限設定及推廣部署策略。

本課程為由講師主導的即時培訓，地點為 澳門，目標對象為：已採用或正在引入 Langdock 作為中央 AI 平台的企業部門及關鍵使用者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 熟練操作 Langdock，包括對話、模型選擇、助手管理、知識庫應用及工作流程設定
• 為不同任務選擇合適的模型
• 結合指令與企業知識建構智能助手，並與團隊分享
• 連接 SharePoint、OneDrive 及其他來源作為知識庫
• 建立包含人工審批环节的簡單工作流程
• 為公司制定數據、角色權限及審批流程的規則

課程形式

• 時長：2 天（每天 7 小時），亦提供 4 個半天線上課程選項
• 與講師進行互動式培訓，包含討論及針對學員自身使用場景的實戰演練
• 第一天成果：每位學員將擁有屬於自己領域的模板、知識資料夾及共享智能助手
• 第二天成果：每位學員將擁有可運行的含審批流程、已連接的知識來源，以及未來 30 至 60 天的計劃

課程客製化選項

• 如需申請針對本課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

這門在 澳門 舉行的由講師帶領的實時培訓（線上或現場）旨在為初級至中級專業人士提供指導，讓他們能在一天內自動化一個實際流程，並使用 Make 構建第一個 AI 代理。

完成本次培訓後，參與者將能夠：

• 構建與日常商業應用相連接的 Make 場景。
• 向場景中添加 AI 模型和第一個代理。
• 運行具有錯誤處理和監控功能的場景。

本課程為講師帶領的實時培訓，課程代號 澳門（線上或現場），針對具備中等水平的商業專業人士設計，幫助學員在無需編寫代碼的情況下，於 n8n 中構建自動化工作流程與 AI 代理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 構建與日常商業應用程式相連接的 n8n 工作流程。
• 整合處理企業數據的 AI 模型及代理。
• 在包含錯誤處理、審批及監控的日常運營中運行工作流程。

這是由講授者帶領的實時培訓，地點在 澳門，專為希望自動化業務流程並使用 Make 構建第一個 AI 代理的中級專業人士設計。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 在 Make 中設計包含觸發器和 Webhook 的無需代碼工作流。
• 在流程中將 AI 代理與其數據相連接。
• 自動化端到端的實際流程，包含錯誤處理和監控。

個人化AI助理可協助分類電郵、規劃約會、準備簡報，並執行例行任務，例如早晨概覽。這為期一天的課程將展示如何結合個人脈絡、連接器以及明確的審批與數據保護規則來設定助理。學員完成課程後，將擁有一個可運作的AI助理及兩個已執行的例行任務。

此由導師主導的實地培訓在 澳門 舉行，適合以下人士：希望為自身工作設定個人化AI助理的專業人士、助理、項目經理及自僱人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解個人化AI助理能接管哪些事務，以及其能力邊界
• 透過個人檔案、指示及筆記建構個人脈絡
• 利用AI管理電郵及日曆，同時保持對工作的掌控權
• 透過自動簡報準備約會及對話內容
• 設定早晨概覽及每週回顧等例行任務
• 為自身AI助理定義審批流程、數據保護措施及使用限制

課程形式

• 時長：1天（7小時）
• 與導師互動的培訓，包含討論及針對學員實際場景的實作練習
• 首日成果：每位學員將擁有一個已設定好的個人化AI助理，包含個人檔案、已連接的郵箱及日曆，以及兩個運轉中的例行任務

課程自訂選項

• 如希望申請針對此課程的自訂培訓，請聯繫我們以作安排。

此講師帶領的實時培訓 澳門 主要對象為：管理人員、助理及知識工作者。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 利用AI支援整理電郵與日曆
• 加快會議準備及研究進度
• 根據個人喜好設定專屬的個人助理
• 保護個人及公司資料