使用 Python 進行代理式 AI（Agentic AI）工程 — 構建自主代理培訓
本課程教授實務工程技術，涵蓋使用 Python 設計、開發、測試及部署代理式（自主）系統的完整流程。內容包括代理循環（Agent Loop）、工具整合、記憶與狀態管理、編排模式、安全控制以及生產環境考量。
這是一門由講師帶領的實時培訓課程（線上或面授），對象為希望使用 Python 構建穩健且具備生產級可用性的自主代理的中高級機器學習（ML）工程師、AI 開發者及軟件工程師。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 設計並實現代理循環及決策工作流程。
- 整合外部工具和 API 以擴展代理能力。
- 實現代理的短期和長期記憶架構。
- 協調多步驟編排並實現代理組合性（Composability）。
- 對已部署的代理應用安全、訪問控制及可觀測性最佳實踐。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 使用 Python 及熱門 SDK 構建代理的動手實驗。
- 產出可部署原型的項目制練習。
課程定制選項
- 如需定制本課程的培訓內容，請聯繫我們進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
代理式 AI 基礎
- 什麼是自主代理：定義與分類
- 代理循環：感知、決策、行動、觀察循環
- 代理職責與範圍的設計模式
Python 工具與代理 SDK
- 使用 LangChain 及類似 SDK 啟動代理開發
- 異步編程、任務隊列及子進程管理
- 軟件打包、虛擬環境及可重現的開發工作流程
整合外部工具與 API
- 設計工具接口及安全調用模式
- 連接網頁 API、數據庫及內部服務
- 管理憑證、密鑰及最小權限訪問
記憶、狀態與上下文管理
- 短期上下文窗口及提示詞工程技術
- 長期記憶架構：Redis、向量存儲、檢索增強生成（RAG）
- 一致性、緩存策略及記憶衛生
編排、規劃與多步驟工作流程
- 動作鏈接、子代理（Subagents）及任務分解
- 規劃算法與啟發式編排的比較
- 處理失敗、重試及補償操作
安全、測試與可觀測性
- 威脅模型、紅隊測試及輸入/輸出清理
- 代理的單元測試、集成測試及端到端測試
- 代理行為的日誌記錄、指標、追蹤及警報
部署、擴展與代理 MLOps
- 容器化、CI/CD 流水線及滾動部署策略
- 成本控制的、速率限制及資源優化
- 監控、治理及運維操作手冊
總結與下一步
最低要求
- 熟悉 Python 編程
- 具有 REST API 及異步 I/O 經驗
- 了解機器學習概念及預訓練 LLM
目標受眾
- ML 工程師
- AI 開發者
- 軟件工程師
21 小時
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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