澳門現場AI Agents培訓

本課程為教師指導的即時培訓，地點在 澳門（線上或線下），旨在協助進階等級的 AI 工程師、機器人開發人員及自動化專家利用 DeepSeek 建構智慧 AI 代理與自主系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架構與能力。
• 將 DeepSeek 整合至 AI 代理中，用於決策與自動化。
• 運用強化學習技術訓練自主系統。
• 在現實環境中部署由 AI 驅動的自主代理。

自主 AI 代理正迅速整合至國防、醫療保健、金融和基礎設施等領域的決策流程中。隨著這些系統獲得更大的獨立性和自主權，迫切需要有穩健的道德框架、治理機制和監管監督，以指導其設計和部署。

本培訓為導師指導型實作課程（線上或線下），旨在協助中高階專業人士探索在真實環境中部署自主 AI 代理所涉及的倫理、社會與監管影響。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 分析自主 AI 代理帶來的倫理風險和道德困境。
• 評估與高風險 AI 部署相關的治理框架及監管模式。
• 評估自主系統中的問責制、可解釋性與透明度機制。
• 制定策略，使 AI 代理行為符合法律、倫理及社會價值觀。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 案例研究與角色扮演模擬。
• 實作分析治理模式與倫理框架。

課程客製化選項

• 如需針對此課程提出客製化培訓請求，請聯繫我們以安排。

AI驅動自動化結合了無代碼平台的靈活性，以及大型語言模型和自主代理的智力，從而建立可擴展且具智能的系統。

此課程由講師指導，提供線上或線下即時培訓，目標受眾為希望設計、構建並優化具有AI決策、調度及自主執行能力的自動化管道的中階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設計經AI解釋與回應增強的無代碼自動化工作流。
• 運用提示鏈接（Prompt Chaining）、Webhook觸發器及API來構建可擴展的邏輯流程。
• 創建能自動連接服務並解析資料的智能應用程式。
• 理解、設計並部署能夠進行目標導向行動規劃與執行的AI代理。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程要求客製化培訓，請聯繫我們以安排。

這門由講師主導的實作培訓，地點在 澳門（線上或線下），針對希望設計與實現安全 AI 代理，同時處理道德問題與強化系統穩定性的中階 AI 開發人員、安全專家以及合規官員而設。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解 AI 代理開發中的安全風險與道德挑戰。
• 實施以安全為先的 AI 模型設計原則。
• 應用對抗性強化技術以防止針對 AI 代理的攻擊。
• 確保符合道德 AI 指導方針與法規標準。

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。

此由講師主導的直播培訓，地點位於澳門（線上或線下），旨在為具備初階至高階能力的AI開發人員、研究人員及多媒體工程師提供課程內容。學員將學習構建能理解並生成多模態內容的AI代理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 開發可處理並整合文字、影像及語音數據的AI代理。
• 實施多模態模型，例如GPT-4 Vision與Whisper ASR。
• 優化多模態AI管線以提升效率與準確性。
• 將多模態AI代理部署至真實應用場景中。

這項在澳門（線上或線下）進行的教師主導實作培訓，針對初級到中級的開發人員及設計師，旨在幫助他們理解並為各種應用場景構建AI驅動的個人助理。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解AI驅動個人助理的核心原則。
• 學習將語言模型與智能助理整合的基礎知識。
• 使用AI框架和工具構建並定制個人助理。
• 部署個人助理以在不同行業進行實際應用。

這門由講師主導的現場培訓在澳門（線上或線下）旨在讓高級別AI工程師、企業軟件開發人員和商業領導者能夠定制和部署用於企業應用的基於LLM的AI代理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解開源LLM的架構和能力。
• 為企業用例定制和微調LLM。
• 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
• 將LLM驅動的代理整合到業務流程中。

此在[loc]（線上或線下）舉辦的由講師主導的實時培訓旨在為高級機器人和人工智能工程師、人工智慧研究人員以及自動化專家提供幫助，以便他們開發複雜任務和人機協作的 AI 驅動的自主機器人系統。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 了解 AI 代理在機器人決策和自動化中的作用。
• 實施 AI 導航和障礙物避讓。
• 開發人機協作機器人系統。
• 部署機器人中的 AI 感知和控制系統。

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。

此導師帶領的現場培訓（澳門線上或線下）旨在針對初級至中級的金融專業人員、風險分析師及AI工程師，協助他們開發並部署用於金融自動化與詐欺偵測的AI驅動解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解AI在金融自動化與詐欺偵測中的角色。
• 建構用於偵測詐欺交易的AI模型。
• 運用機器學習進行實時風險評估。
• 部署基於AI的金融監控系統。

由講師指導的實訓課程（線上或線下）面向初級至中級的客戶服務專業人士、聊天機器人開發人員以及希望實施AI驅動解決方案以支持客戶支援和服務自動化的自動化團隊。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解AI驱动的客服基礎知識。
• 開發並集成用于處理客戶查詢的AI聊天機器人。
• 利用NLP和機器學習增強聊天機器人交互。
• 在現實世界中的客戶服務應用中部署AI代理。

This instructor-led, live training in 澳門 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level healthcare professionals and AI developers who wish to implement AI-driven healthcare solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in healthcare and diagnostics.
• Develop AI models for medical image analysis and predictive diagnostics.
• Integrate AI with electronic health records (EHR) and clinical workflows.
• Ensure compliance with healthcare regulations and ethical AI practices.

這門在 澳門 舉辦的實訓課程（線上或線下），旨在幫助初階至中階的 AI 開發者和 UI/UX 設計師，學習如何構建、優化並部署 AI 驅動的虛擬助手。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計有效的對話式 AI 工作流程和 UI/UX 介面。
• 實現 AI 驅動的自然語言處理（NLP）模型。
• 將 AI 助手與 API 及第三方平台整合。
• 部署並維護用於真實應用場景的 AI 助手。

Mistral AI 是一個強大的開放原始碼與企業級 AI 模型系列，適用於語言、多模態及代理應用程式。

這門由導師主導的實時培訓（線上或線下），目標受眾為希望利用 Mistral 的 Medium 3、Le Chat Enterprise 和 Devstral 模型來構建、部署及管理 AI Agent 的中高級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 Mistral Medium 3、Le Chat Enterprise 與 Devstral 的架構與能力。
• 設計並實現利用 Mistral 模型的 AI Agent，以滿足企業和開發者用例。
• 整合編碼系統、連接器及企業數據至代理工作流。
• 優化由 Mistral 驅動的 Agent 的性能、成本與合規性。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需申請此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

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。

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。

本培訓在 澳門（線上或線下）由講師現場指導，旨在幫助高級專業人員掌握在生產環境中部署和管理 AI 代理的技術。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計和實施可擴展的 AI 部署流程。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具對 AI 代理進行容器化和編排。
• 監控並優化生產環境中的 AI 代理。
• 為 AI 代理部署實施 CI/CD 工作流。
• 確保符合安全和數據治理要求。

此課程由導師主導，在澳門提供（線上或線下），對象為希望掌握強化學習技術並將其應用於訓練AI代理以解決複雜問題的高階AI專業人士。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解強化學習和馬可夫決策過程（MDPs）的核心原理。
• 設計並實現如Q-Learning、SARSA及深度Q網絡（DQN）等RL演算法。
• 運用OpenAI Gym框架與RL程式庫進行實務應用。
• 訓練AI代理解決真實世界中的多步驟決策問題。
• 應對探索與利用取捨、以及RL訓練收斂性等挑戰。

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。

此課程為講者引導的實作培訓，在 澳門（線上或線下）舉辦，旨在幫助高階 AI 專業人士掌握設計、建立和部署 MAS 以解決複雜實際問題的技術。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解多代理系統架構的原理。
• 實現 MAS 中溝通、協調與決策的策略。
• 運用博弈論建模代理互動，並解決衝突。
• 利用 JADE 等框架建立可擴展的 MAS 解決方案。
• 應對 MAS 中的擴展性、信任及湧現行為等挑戰。

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。

本課程由講師現場授課，並以澳門 (線上或線下)形式進行。旨在為初級業務分析員、RPA開發人員及AI專業人士提供深入探討AI Agents在企業流程自動化中的應用。

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in business process automation.
• Identify opportunities for automation in key business domains.
• Develop AI-driven solutions for customer support, finance, and supply chain workflows.
• Integrate AI agents with existing RPA and business systems.
• Evaluate and optimize AI automation strategies for efficiency.

Vertex AI Agent Builder 是一個無代碼/低代碼環境，用於創建結合生成模型與檢索增強生成（RAG）的接地代理，讓團隊能快速構建利用企業數據和搜索提供準確、情境感知響應的代理。

本課程由講師主導，提供線上或線下實訓，面向希望使用 Vertex AI Agent Builder 和 RAG 模式設計、配置並部署智能代理的中級從業人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 Agent Builder 設計接地代理工作流。
• 結合搜索和向量存儲實現 RAG 管道。
• 安全集成企業數據源以供檢索。
• 利用測試和指標評估及迭代代理行為。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 使用 Vertex AI Agent Builder 及 RAG 組件的實作實驗室環節。
• 基於項目的練習，構建並優化代理。

課程定制選項

• 如需針對此課程申請定制培訓，請聯繫我們進行安排。

此澳門導師指導的實時培訓（線上或線下），旨在幫助初級以上的遊戲開發者及AI愛好者有效整合AI智能體至遊戲應用。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI智能體在現代遊戲中的角色。
• 利用決策樹和有限狀態機開發決策系統。
• 實作如A*等路徑尋找算法，以實現遊戲內導航。
• 運用強化學習技術創建適應性AI行為。
• 優化AI性能，以適應即時遊戲環境。

大型語言模型（LLM）以及 AutoGen 和 CrewAI 等自主代理框架，正透過模擬人類般的協作與決策能力，重新定義 DevOps 團隊自動化追蹤變更、生成測試和警報分類的方式。

本培訓課程由專業講師親自授課，提供線上或線下培訓方式，主要面向希望設計並實施基於大型語言模型（LLM）和多代理系統驅動的 DevOps 自動化工作流程的高階工程師。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 將基於 LLM 的代理整合至 CI/CD 工作流程中，實現智慧自動化。
• 利用代理自動化生成測試、分析提交記錄，並自動總結變更內容。
• 協調多個代理以處理警報分類、生成回應，並提供 DevOps 相關建議。
• 使用開源框架建構安全且易於維護的代理驅動工作流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在即時實驗環境中進行實際操作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排相關事宜。

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。

此由講師主導的培訓，於 澳門 （線上或線下）進行，旨在服務希望深入研究自主代理程式設計與開發，以用於實際應用的初級至中級專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解自主代理程式的基本概念。
• 探索自主 AI 代理程式的實際應用。
• 使用強化學習設計、訓練及實施代理程式。
• 將代理程式整合至現有系統，以實現自動化與決策支持。
• 解決部署自主代理程式時的道德考量與挑戰。

Devstral 是一個開源框架，旨在構建和運行編碼代理。該框架可讓代理與代碼庫、開發者工具和 API 互動，從而提升工程生產力。

本課程由講師主導進行，提供線上或線下培訓形式。課程面向希望設計、實施及優化 Devstral 編碼代理的中階至高階 ML 工程師、開發者工具團隊成員以及 SRE（Site Reliability Engineer）。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設置並配置用於編碼代理開發的 Devstral。
• 設計用於代碼庫探索與修改的智能體工作流程。
• 將編碼代理整合至開發者工具與 API 中。
• 實施安全且高效地部署代理的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在即時實驗室環境中進行實戰編碼。

課程自訂選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們安排。

此為由講師主導的即時培訓（線上或線下），專為希望了解 AI 代理運作原理並自行建構互動式聊天機器人系統的初級專業人士而設。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 掌握 AI 代理的基本概念及其應用場景。
• 探索自然語言處理 (NLP) 的核心原理。
• 設計聊天機器人的對話流程。
• 使用 Python 及相關工具開發功能完整的聊天機器人。
• 部署聊天機器人以與真實使用者進行互動。

此為在 澳門（線上或線下）舉辦的講師主導培訓，針對初階專業人士，幫助他們理解並建立用於真實世界應用的簡單 AI Agent。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解 AI Agent 的基本概念。
• 識別不同類型的 AI Agent 及其應用場景。
• 設計並實作用於實務任務的基礎 AI Agent。
• 探索建構 AI Agent 的工具與框架。

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。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的由講師主導的現場培訓，面向希望將 LLM 和 AI 整合到監控、警報和事件分析工作流中的可觀測性和 SRE 工程師。

本進階實務研討會專為軟體工程師、架構師、技術負責人、工程經理及交付團隊設計，旨在幫助參與者了解人工智慧如何加速完整的軟體交付生命週期，從需求分析到可生產部署的程式碼。

澳門（線上或線下）的這場由講師主導的培訓面向初級 / 中級 / 高級開發人員及技術專業人士，幫助他們利用 Microsoft Azure 為業務應用構建、測試並部署 AI Agent。

完成本課程後，學員將能夠：理解 Azure 上的 AI Agent 架構、建立及配置可用的 Agent、將 Agent 連接至企業知識來源，並評估與準備 Agent 以供部署。

本次在 澳門（線上或線下）舉辦的講師主導培訓，旨在幫助軟體開發人員與 DevOps 團隊使用 OpenAI Codex CLI 自動化編碼任務、審查程式碼，並在終端中運行多步驟工作流程。

完成培訓後，學員將能夠安裝和配置 Codex CLI，透過自然語言提示執行任務，管理審批模式，並將其整合至 Git 與 CI 管線。

這項在 澳門 進行的講師帶領實訓（線上或線下），主要對象為希望使用 GitHub Copilot 代理模式來自主建構功能、執行測試並管理較大編碼任務的開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠啟動代理模式、在代理迴圈中規劃與迭代、執行終端機指令，並實施企業治理。

本課程為在 澳門 舉辦的導師在場培訓（線上或線下），旨在協助開發人員及主管使用 Cursor 更快構建功能、跨檔案重構，以及管理團隊範圍的 AI 工作流。

完成本培訓後，學員將能夠使用 Composer 和代理模式進行導覽，利用上下文感知聊天定位程式碼，部署團隊工作區，並將 Cursor 整合至版本控制系統。

澳門的這門導師主講培訓（線上或線下）面向中級解決方案架構師、AI工程師、開發者及技術產品團隊，旨在幫助學員使用騰訊ADP構建具備RAG、工作流自動化及操作防護網的企業AI智能體。

課程結束後，學員將能夠：設計基於ADP的智能體，創建知識管道，調度工作流及多智能體模式，並應用生產級防護網。

澳門（線上或線下）的講師主導即時培訓，旨在協助初級、中階及高階開發者與技術人員使用 Google Cloud 建構 AI 代理程式。此類代理程式可自動化任務、使用工具並處理業務資料。

完成本課程後，學員將能夠：解釋 AI 代理程式概念、使用 Vertex AI 建立代理程式、將代理程式連接至外部工具與資料，以及部署代理程式以應用於業務案例。

本 澳門（線上或線下）的實時培訓旨在幫助開發人員和 DevOps 專業人士使用 Hermes Agent。學員將學會自動化開發任務、管理基礎設施以及構建持久化的 AI 工作流程。

培訓結束後，學員將能夠安裝和配置 Hermes Agent，跨多個平台與其交互，使用超過 40 種內置工具，並在各種後端上進行部署。

本課程在澳門提供線下或線上實時培訓（Live），面向希望使用赫爾墨斯代理自動化工作、建立可複用的人工智慧驅動流程並提升團隊生產力的業務人員、運營團隊和技術專業人士。

完成本課程後，參與者將能夠：解釋赫爾墨斯代理的基本原理，設置和使用核心功能，構建實用工作流，並應用良好的運營實踐。

本課程在 澳門 提供實時培訓（線上或線下），旨在幫助開發人員使用 Hermes Agent 設計和運行安全的本地 AI 工作流，以實現代碼輔助功能。

完成本課程後，學員將能夠：解釋 Hermes Agent 的概念、配置安全的本地 Agent 環境、構建實用的編程工作流，以及應用安全性和治理控制措施。

本在澳門（線上或線下）提供的講師親自指導培訓，主要對象為希望使用Ollama和開放模型，在內部基礎設施上建置並運行私人協作式AI解決方案之開發人員和技術團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝並設定Ollama、評估並在本地運行開放模型、建立簡單的協作式及檢索型工作流程，並為受監管環境實施安全與治理控制措施。

這門在 澳門（線上或線下）舉辦的導師主導實時培訓，面向希望構建 MCP 兼容工具服務器並將其與代理客戶端集成的後端開發人員。

完成培訓後，參與者將能夠實現 MCP 服務器，將其連接到 Claude Code 和 OpenClaude，切換傳輸方式，並維護內部工具註冊表。

本 澳門 地點的講師帶路即時培訓（線上或線下），適合初階、中階或高階的 AI 專業人士，希望運用 MCP 將 AI 助手與外部工具、資料及企業服務連線。

完成本培訓後，學員將能夠：解釋 MCP 概念，辨識關鍵架構元件，建置基本整合，並套用安全性良好實踐。

此為在 澳門 舉辦的導師帶領即時培訓（線上或線下），針對初階至中階開發者及技術團隊，協助其運用 OpenAI API 建構具備推理能力、工具使用能力，並能完成多步驟任務的 AI 代理程式。

課程結束後，學員將能夠：設計代理程式工作流程、串接工具與外部數據、管理上下文與回應內容，並測試代理程式以滿足商業應用需求。

本課程為 澳門（線上或線下）形式，由導師現場授課。目標受眾為希望使用 OpenClaw 建構並運行實用 AI 代理，以透過聊天與工具整合自動化工作的初級至中級 / 高階開發者及技術專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：安裝並設定 OpenClaw，連接 LLM 供應商，使用並調整技能進行自動化，並應用基本的安全與營運防護措施。

本 澳門（線上或線下）導師指導的現場培訓面向希望使用 Pi 構建輕量級、可自定義終端代理工作流的高級開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠安裝 Pi，通過 TypeScript 技能擴展其功能，調整工作流以符合團隊標準，並通過 npm 共享擴展。

這門 澳門（線上或線下）的實時培訓，由導師指導，旨在幫助開發人員利用 Pi Coding Agent 生成代碼、審查變更，並簡化基於終端的開發工作流。

在培訓結束後，學員將能夠：解釋 Pi Coding Agent 的概念，設置並有效使用該工具，將其應用於實際編碼任務，並採用安全的團隊工作流程。

這堂在 澳門（線上或線下）舉辦的實地培訓，由講師指導，旨在幫助開發人員利用 Windsurf 以對話方式構建功能、在 IDE 內執行終端工作流程，以及對整個代碼庫進行重構。

通過本培訓，參與者將能夠使用 Cascade 進行導航，在編輯器內執行終端命令，利用預測性編輯，並為私有棧自定義 Windsurf。