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課程簡介

自主智能體基礎知識

  • 什麼是自治代理:定義與分類法
  • 代理迴圈:感知、決策、行動、觀察週期
  • 代理責任和範圍的設計模式

Python 工具與代理 SDKs

  • 使用 LangChain 等 SDKs 啟動代理
  • 異步程式設計、任務佇列和子程序管理
  • 打包、虛擬環境以及可重現的開發工作流程

整合外部工具和 APIs

  • 設計工具介面和安全工具調用模式
  • 連接網路 API、資料庫和內部服務
  • 管理憑證、密鑰和最小權限訪問

記憶體、狀態和上下文管理

  • 短期上下文視窗和提示工程技術
  • 長期記憶架構:Redis、向量儲存、檢索增強生成
  • 一致性、緩存策略和記憶體衛生標準

協調、規劃和多步驟工作流程

  • 鏈接動作、子代理和任務分解
  • 規劃演算法與啟發式協調的比較
  • 處理失敗、重試和補償動作

安全、測試與可觀察性

  • 威脅模型、紅隊測試以及輸入/輸出清理
  • 代理的單元測試、整合測試和端到端測試
  • 用於代理行為的日誌記錄、指標、追蹤和告警

部署、擴展與代理 MLOps

  • 容器化、CI/CD 管道以及發佈策略
  • 成本控制、速率限制和資源優化
  • 監控、治理和運維手冊

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python 程式設計的理解
  • 具有 REST API 和異步 I/O 的經驗
  • 熟悉機器學習概念和預訓練的大型語言模型(LLMs)

受眾對象

  • 機器學習工程師
  • AI 開發者
  • 軟體工程師
 21 小時

課程分類