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課程簡介

AI Agent 基礎與阿里雲服務

  • 什麼是 AI Agent,以及其與標準聊天應用程式的差異。
  • 常見的企業應用案例,如客服、知識輔助與任務自動化。
  • Agent 的核心元件:模型、提示詞、工具、記憶體及工作流程。
  • 用於建構與託管 Agent 的相關阿里雲服務概覽。

環境設定與首次模型互動

  • 準備阿里雲帳號、工作空間及存取憑證。
  • 熟悉控制台、APIs 及基礎開發環境設定。
  • 透過 Model Studio 或相關服務存取基礎模型。
  • 進行首次模型呼叫,並驗證回應流程。

建構簡單的 Agent 工作流程

  • 定義 Agent 的角色、任務邊界及預期輸出。
  • 撰寫清晰的提示詞與指令,以確保行為的可靠性。
  • 管理使用者輸入、回應格式及基本的對話流程。
  • 透過實際案例測試並優化 Agent。

結合企業知識進行檢索

  • 從實務角度理解檢索增強生成(RAG)技術。
  • 準備用於知識錨定的商業文件與內容。
  • 將 Agent 連接至知識來源,以支援問答功能。
  • 評估答案的準確性、相關性及可追溯性。

工具使用、部署與營運

  • 啟用 Agent 呼叫外部工具、APIs 或輕量級雲端函數的能力。
  • 建構簡單的企業工作流程,如資料查詢、摘要生成或工單協助。
  • 在適當存取控制下部署 Agent,供內部使用。
  • 透過實務營運保障措施,監控日誌、用量、品質與成本。

總結與實施計畫

  • 回顧端到端的 Agent 架構與工作流程。
  • 識別適合試點專案的商業場景。
  • 規劃後續改進、治理措施及團隊採納步驟。

最低要求

  • 具備雲端運算概念與 Web API 的基礎理解。
  • 有使用雲端控制台與命令列工具的經驗。
  • 具備基本的 Python 程式設計經驗。

受眾對象

  • 希望在阿里雲上建構 AI 驅動應用程式的開發者。
  • 正在探索 AI Agent 應用案例的雲端工程師與解決方案架構師。
  • 負責原型開發或部署智慧助手的技術團隊。
 7 小時

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