AI Agents 簡介培訓
AI代理是現代人工智能中不可或缺的工具,能夠實現自動化並在各種應用中促進交互。本課程將介紹AI代理的基礎知識,涵蓋其類型、設計原則以及在聊天機器人和虛擬助手等領域的實際應用。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望理解和創建簡單AI代理以用於實際應用的初級專業人士。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解AI代理的基本概念。
- 識別不同類型的AI代理及其應用。
- 設計和實現用於實際任務的基本AI代理。
- 探索構建AI代理的工具和框架。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
AI代理簡介
- 什麼是AI代理?
- AI代理的類型:反應式、主動式和混合式
- AI代理在實際場景中的應用
基本設計原則
- AI代理的關鍵組件
- 代理與環境的交互
- 基於代理的建模簡介
構建簡單的AI代理
- AI代理開發的工具和框架概述
- 實踐:使用Rasa創建一個基礎聊天機器人
- 自定義代理行爲
高級AI代理能力
- 融入自然語言理解
- 集成機器學習模型
- 個性化代理響應
實際用例
- AI代理在客戶服務中的應用
- 虛擬助手與個人生產力工具
- 交互式教育工具
性能優化
- 提升代理效率
- 可擴展性考慮
- 使用KPI衡量代理成功
倫理與社會影響
- 解決AI代理中的偏見問題
- 確保隱私和數據安全
- 遵守AI法規
挑戰與未來方向
- 可擴展性與性能限制
- AI代理部署中的倫理考慮
- AI代理技術的新興趨勢
總結與下一步
最低要求
- 對人工智能概念有基本瞭解
- 熟悉Python編程
受衆
- AI愛好者
- IT專業人士
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客戶評論 (1)
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Adrian
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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- 開發具有角色特定邏輯和工具路由的定制代理。
- 使用高級函數調用和上下文切換構建動態工作流程。
- 在代理團隊中實施記憶模組和計劃框架。
- 處理多代理錯誤狀態和自適應重試機制。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需為此課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 實現 AgentCore 內存,用於有狀態的、上下文感知的工作流。
- 利用安全代碼解釋器進行動態計算和轉換。
- 集成瀏覽器工具,實現即時數據檢索和用戶界面交互。
- 設計用於分析、客戶支持和研究用例的交互式代理。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 使用 AgentCore 內存和工具的動手實驗。
- 分析、自動化和客戶支持場景的案例研究。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐實驗室,涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
- 專注於可靠性、安全性和發佈的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
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本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望在企業平臺和流程中部署多代理架構的中高級AI專業人員。
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- 將代理與企業平臺如Slack、Jira和SharePoint連接。
- 在生產環境中擴展和監控AutoGen部署。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們進行安排。
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本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初級到中級從業者,旨在幫助學員通過實踐掌握如何使用 AgentCore 創建生產就緒的 AI 代理。
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- 瞭解 AgentCore 在 AI 代理開發中的核心功能。
- 使用託管服務設計和配置簡單的 AI 代理。
- 集成工作流以增強代理功能。
- 在生產環境中部署和監控 AI 代理。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用 AgentCore 服務的實踐操作。
- 從代理概念到部署的指導練習。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 理解CrewAI的架構和設計原則。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用無代碼界面創建多代理工作流程。
- 使用 AutoGen Studio 定義代理角色、提示和目標。
- 視覺化並管理代理之間的消息流。
- 將錯誤處理和上下文精煉納入代理邏輯。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
企業級Agentic AI與Amazon Bedrock AgentCore
14 時間:Amazon Bedrock AgentCore 是一個企業級框架,用於構建、部署和擴展 AI 代理,集成了內存、可觀測性和安全身份管理的支持。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級到高級工程師和架構師,旨在幫助他們使用 AWS Bedrock AgentCore 設計、保護和操作代理式 AI 系統。
培訓結束後,學員將能夠:
- 理解 AgentCore 的架構和組件。
- 使用 Runtime 和 Gateway 部署和管理 AI 代理。
- 實現持久化內存和有狀態的交互。
- 應用身份、可觀測性和合規性控制。
- 爲企業級工作流設計多代理系統。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 使用 AgentCore 的 AWS 實驗室實踐環節。
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課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
保護AI代理:使用AgentCore實現身份識別、可觀測性和合規性
14 時間:AgentCore 提供內置的身份、可觀測性和合規性功能,使組織能夠在企業環境中負責任地部署AI代理。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望使用 Amazon Bedrock AgentCore 設計和操作安全、可審計且合規的AI代理系統的高級從業者。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 爲代理實施企業身份和權限模型。
- 通過結構化日誌、指標和跟蹤實現可觀測性。
- 應用合規控制以符合監管框架。
- 審計代理活動並維護安全的會話級控制。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用AWS安全和監控工具進行實踐操作。
- 在受監管的企業環境中進行案例研究。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Building LLM Agent Systems with AutoGen
21 時間:使用AutoGen構建LLM代理系統是一門實作課程,專注於利用Microsoft的AutoGen框架開發多代理系統,適用於大型語言模型(LLMs)。
這項由講師主導的培訓(線上或線下)針對中級AI與自動化專業人士,旨在幫助他們設計、實現並協調使用AutoGen與Python及LLMs的多代理系統。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 使用AutoGen框架設計多代理架構。
- 配置代理角色、能力與協調行為。
- 使用函數調用與記憶處理進行代理互動。
- 構建並測試基於Python的LLM代理工作流程,適用於實際案例。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
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- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
Agentic AI Unleashed: 使用AutoGen打造LLM應用
7 時間:本爲期一天的研討會專爲開發者、數據科學家和AI愛好者設計,旨在幫助您理解並掌握使用AutoGen v0.4的Agentic AI系統。
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下一代多代理系統使用Amazon Bedrock AgentCore
14 時間:Amazon Bedrock AgentCore 提供了設計、編排和管理多代理系統的基礎設施,能夠實現跨多個AI驅動實體的協作、專業化和高級自動化模式。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望使用AgentCore的編排和治理功能來設計、部署和優化下一代多代理系統的高級從業人員。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解多代理系統的原理和架構。
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課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用AgentCore編排功能的實踐操作。
- 企業多代理應用的案例分析。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
Read AI Essentials:會議摘要與洞察
7 時間:本次由講師主導的培訓在澳門(線上或線下)面向初學者,旨在幫助他們學習如何使用Read AI來捕捉會議摘要、提取關鍵洞察,並以最少的努力生成行動項。
培訓結束後,參與者將能夠:
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- 自動生成會議摘要並識別行動項。
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Read AI: 远程团队的会议工作流程
7 時間:本课程为讲师指导的线下或线上培训,面向希望使用AI驱动的工作流程和Read AI分析工具来优化远程团队协作的中级专业人士。
通过本课程,学员将能够:
- 使用Read AI设计完整的远程团队会议工作流程。
- 自动化后续跟进和文档记录,减少会议开销。
- 利用AI摘要,支持同步和异步协作。
- 通过Read AI洞察,跟踪团队参与度和责任归属。