設計面向實際應用的自主代理培訓
自治代理是解決實際應用程式中複雜、動態問題的強大工具。本課程側重於設計和實施 AI 代理來執行推薦系統、流程自動化和環境感測等任務。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向希望更深入地研究實際應用自主代理的設計和開發的中級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Autonomous Agent 的基本概念。
- 探索自主 AI 代理的實際應用。
- 使用強化學習設計、訓練和實施代理。
- 將座席集成到現有系統中,以實現自動化和決策。
- 解決部署 Autonomous Agent 時的道德注意事項和挑戰。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Autonomous Agent 簡介
- 什麼是自主代理?
- 主要特性和功能
- 跨行業的應用
代理設計的核心概念
- 代理體系結構和類型
- 瞭解代理環境
- 多智慧體系統和交互
使用 Reinforcement Learning 構建 AI 代理
- 強化學習 (RL) 概述
- 為代理設計獎勵系統
- 使用 OpenAI Gym 的訓練代理
開發實際應用程式
- 使用自主代理創建推薦系統
- 實現流程自動化的代理
- 使用智慧體進行環境監測和感感
將代理集成到現有系統中
- 與外部 API 通信
- 在基於雲的架構中嵌入代理
- 確保與現有工具的相容性
應對挑戰和道德考慮
- 處理意外的代理行為
- 確保公平和包容性
- 遵守法律和道德標準
探索高級代理功能
- 合併自然語言處理
- 利用多代理協作
- 利用 AI 增強決策能力
Autonomous Agent 的未來趨勢
- 代理設計中的新興技術
- 拓展不同行業的應用
- 自動駕駛系統的機遇和挑戰
總結和後續步驟
最低要求
- 對機器學習概念的基本理解
- 熟悉 Python 程式設計
- 演算法設計和實施經驗
觀眾
- AI 開發人員
- 數據科學家
- 軟體工程師
需要幫助選擇合適的課程嗎?
設計面向實際應用的自主代理培訓 - 詢問
設計面向實際應用的自主代理 - 咨詢詢問
咨詢詢問
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機器翻譯
相關課程
高級 AutoGen: 自定義代理與動態工具使用
14 時間:AutoGen 是一個來自 Microsoft 的開源框架,用於構建使用 LLM、工具、記憶和用戶交互的多代理應用程式。
這項由講師指導的培訓(線上或線下)針對希望使用 AutoGen 的 Python 基礎 API、函數調用功能和模組化工具鏈來設計和部署深度定制代理的高級開發者和架構師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 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。
進階 Read AI:與 Slack、CRM 和 Notion 整合
7 時間:這是一個由講師指導的澳門(線上或線下)培訓課程,旨在幫助中級到高級專業人士將Read AI與Slack、CRM系統和Notion等平台整合,以自動化工作流程並提高團隊效率。
通過本培訓,學員將能夠:
- 將Read AI與Slack、Salesforce、Notion及類似工具連接。
- 自動化跨平台的會議摘要和行動項目的傳遞。
- 將Read AI數據與CRM系統和任務板同步。
- 解決整合問題,並根據團隊需求優化配置。
交互式AI代理:AgentCore內存、代碼解釋器與瀏覽器工具實戰
14 時間:AgentCore 提供了內存持久化、安全代碼解釋器和瀏覽器工具,使 AI 代理能夠提供交互式、動態且上下文感知的體驗。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級技術從業者,他們希望設計和部署能夠長期保留上下文、即時計算並直接與 Web 用戶界面交互的 AI 代理。
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。
使用AgentCore Runtime & Gateway加速AI代理部署
14 時間:AgentCore Runtime & Gateway 是一種 AWS 服務配對,用於打包、部署並安全地暴露 AI 代理,同時提供與外部系統的簡化集成。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級工程團隊,旨在幫助他們從代理原型過渡到生產環境,通過掌握 AgentCore Runtime 進行部署,並利用 Gateway 實現安全連接和 API 集成。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 搭建 AgentCore Runtime 環境,並打包代理以進行部署。
- 通過 Gateway 暴露代理,提供經過身份驗證和速率限制的端點。
- 使用穩定合約將外部工具和 API 集成到代理工作流中。
- 爲生產操作配置可觀察性、日誌記錄和使用監控。
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。
AutoGen 企業AI自動化
21 時間:AutoGen for Enterprise AI Automation 是一門實踐性課程,專注於使用 AutoGen 框架來實現可擴展的智能代理系統,以自動化複雜的業務操作。
這門由講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級 AI 專業人士,旨在幫助他們使用 AutoGen 框架在企業平台和流程中部署多代理架構。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 使用 AutoGen 和 LLM 代理設計並自動化企業工作流程。
- 將 AutoGen 與 LangChain 集成,實現高級編排和上下文處理。
- 構建 RAG 管道並連接企業數據,實現上下文自動化。
- 將代理與企業平台(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
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需定制本課程,請聯繫我們進行安排。
使用AgentCore構建全託管AI代理:從概念到生產
14 時間:AgentCore 通過提供一套統一的服務,簡化了構建、增強和監控全託管 AI 代理的過程,專爲大規模部署而設計。
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。
培訓結束後,學員將能夠:
- 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。
CrewAI入門
7 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向希望探索CrewAI基礎知識並構建簡單多代理系統的初級專業人士。
培訓結束後,學員將能夠:
- 理解CrewAI的架構和設計原則。
- 在代理團隊中定義角色、任務和流程。
- 使用CrewAI框架創建協作工作流。
- 構建、測試和運行基本的多代理場景。
使用AutoGen Studio設計多代理工作流程
14 時間:AutoGen Studio 是一個無需編碼的視覺化環境,用於創建和管理基於 LLM 的多代理工作流程。
這項由講師主導的培訓(線上或線下)面向初級到中級的商業和創新專業人士,他們希望使用 AutoGen Studio 來視覺化設計、測試和改進代理互動,以實現內部自動化或 AI 增強產品開發。
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。
- 部署和監控場景的實踐練習。
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。
- 在實作實驗室環境中進行動手操作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
Agentic AI 釋放潛能:使用AutoGen打造LLM應用程式
7 時間:這個為期一天的研討會專為開發者、數據科學家和AI愛好者設計,將幫助您理解並利用AutoGen v0.4的代理式AI系統。
通過實踐練習和實際演示,您將學習如何構建、管理和部署由Large Language Models (LLMs)驅動的多代理應用程序。
課程結束時,您將掌握AutoGen的分層架構基礎,精通代理之間的異步通信,並探索開發可擴展且智能的LLM驅動應用程序的實際用例和最佳實踐。
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。
- 設計代理協作的編排策略。
- 在代理之間實施通信和協商協議。
- 使用AgentCore部署可擴展的、企業級的多代理解決方案。
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 基础课程:会议总结与洞察
7 時間:這項由講師指導的澳門(線上或線下)培訓課程,旨在幫助初學者學習如何使用Read AI來捕捉會議摘要、提取關鍵見解,並以最少的精力生成行動項目。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在主要平台上設置和配置Read AI用於會議。
- 自動生成會議摘要並識別行動項目。
- 解讀Read AI提供的參與度和情感分析。
- 有效地分享、編輯和組織摘要,以促進團隊協作。
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。