課程簡介

Agentic AI簡介

  • 定義AI中的自主能力。
  • 傳統AI代理與Agentic AI的關鍵區別。
  • Agentic AI在各行業的應用案例。

開發目標驅動型AI代理

  • 理解自主目標設定與優先級。
  • 實施自我改進的強化學習。
  • 基於反饋循環微調AI代理行爲。

多代理協作與協調

  • 構建能夠協作與溝通的AI代理。
  • 代理系統中的任務委派與角色分配。
  • 多代理團隊合作的實際案例。

自適應AI與人類互動

  • 基於用戶行爲個性化AI響應。
  • 情境感知與動態決策。
  • 設計智能且響應迅速的AI代理的用戶體驗。

在實際應用中部署Agentic AI

  • 將Agentic AI與API及第三方工具集成。
  • 確保AI部署的可擴展性與效率。
  • Agentic AI成功實施的案例研究。

倫理考慮與挑戰

  • 在AI代理中平衡自主性與控制。
  • 解決AI偏見與倫理問題。
  • 自主AI系統的監管框架。

Agentic AI的未來趨勢

  • AI自主性的新興進展。
  • 通過新技術擴展自主能力。
  • AI驅動自動化與決策的預測。

總結與下一步

最低要求

  • 具備AI代理和自動化的基礎知識。
  • 有Python編程經驗。
  • 瞭解基於API的AI集成。

受衆

  • 致力於增強自主系統的AI開發人員。
  • 優化AI驅動工作流的自動化工程師。
  • 改善人類與代理互動的UX設計師。
 14 時間:

課程分類