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
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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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- 實現Mastra代理與外部服務之間的API驅動集成。
- 將企業數據系統和工具連接到自動化代理工作流。
- 應用安全數據交換和身份驗證的最佳實踐。
- 設計可擴展、可維護且生產就緒的集成層。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐集成工程與API練習。
- 使用真實企業場景進行即時實驗室實現。
課程定製選項
- 可根據要求提供定製的API場景、企業系統映射或數據集成工作坊。
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- 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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- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗環境中進行實踐操作。
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- 互動式講座與討論。
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- 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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- 互動式講座和討論。
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- 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。
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- 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。
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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。
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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。
使用Mastra開發AI代理
14 時間:本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中級軟件開發人員和工程團隊,旨在幫助他們使用Mastra構建可擴展、可觀察的AI系統。
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- 理解Mastra的架構及其如何與LLM和外部API集成。
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- 利用Mastra的框架功能部署生產就緒的AI應用。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 應用調試技術,識別並糾正代理行爲問題。
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- 設計QA策略,確保持續且可預測的代理性能。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 實際操作調試與評估練習。
- 使用可觀測性工具進行代理行爲的即時實驗室分析。
課程定製選項
- 可根據要求安排定製的可靠性測試場景和行業特定的QA方法。
Mastra運維與生產工程:部署與擴展AI代理
21 時間:Mastra是一個操作框架,旨在簡化和優化AI代理在生產環境中的部署、擴展和生命週期管理。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中高級技術專業人員,幫助他們可靠且高效地在生產系統中操作AI代理。
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- 將基於Mastra的AI代理部署到受控的生產級環境中。
- 使用平臺原語進行水平和垂直擴展。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
- 專注於實際部署場景的動手練習。
- 使用容器化和編排環境進行即時實驗。
課程定製選項
- 可根據要求定製主題、動手實驗或行業特定場景。
Mastra工作流自動化與多代理編排
21 時間:Mastra是一個框架,能夠在分佈式系統中實現複雜的工作流自動化和多個AI代理的協調。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向中級從業者,旨在幫助他們設計、編排和操作大規模的多代理工作流。
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- 使用Mastra的編排功能設計複雜的工作流。
- 協調多個代理執行並行或依賴任務。
- 實施工作流執行的監控和調試工具。
- 優化編排邏輯,提高可靠性、吞吐量和自動化效率。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐工作流設計與自動化練習。
- 在容器化的實驗環境中進行實際實施。
課程定製選項
- 可根據需求提供定製的自動化場景、企業集成或工作流模式。
Agentic AI Unleashed: 使用AutoGen構建LLM應用
7 時間:這個爲期1天的研討會專爲開發者、數據科學家和AI愛好者設計,將幫助您理解並掌握使用AutoGen v0.4構建多代理AI系統的能力。
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課程結束後,您將掌握AutoGen的分層架構基礎,精通代理之間的異步通信,並探索開發可擴展和智能的LLM驅動應用的實際用例和最佳實踐。
下一代多代理系統使用Amazon Bedrock AgentCore
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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。