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課程簡介

Agentic AI 介紹

  • 定義 AI 中的代理能力
  • 傳統 AI 代理與 Agentic AI 代理的主要差異
  • 各產業中 Agentic AI 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排序
  • 實施強化學習以實現自我改進
  • 根據回饋迴圈微調 AI 代理的行為

多代理協作與協調

  • 建構能協作並溝通的 AI 代理
  • 在代理系統中進行任務委派與角色分配
  • 多代理團隊合作的成功案例

適應性 AI 與人互動

  • 根據使用者行為個性化 AI 回應
  • 情境感知與動態決策
  • 為智能且具反應性的 AI 代理設計使用者體驗 (UX)

在應用程式中部署 Agentic AI

  • 將 Agentic AI 與 API 及第三方工具整合
  • 確保 AI 部署的擴展性與效率
  • 成功的 Agentic AI 實施案例研究

倫理考量與挑戰

  • 在 AI 代理中平衡自主性與控制力
  • 解決 AI 偏見及倫理疑慮
  • 自主 AI 系統的監管框架

Agentic AI 的未來趨勢

  • AI 自主性方面的新興進展
  • 透過新技術擴展代理能力
  • 對 AI 驅動的自動化及決策的預測

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 AI 代理及自動化的基礎知識
  • 擁有 Python 程式設計經驗
  • 理解基於 API 的 AI 整合

受眾對象

  • 強化自主系統的 AI 開發者
  • 優化 AI 驅動的自動化工作流程的工程師
  • 改善人機互動的 UX 設計師
 14 小時

課程分類