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 課程時長 14 時間:

課程簡介

介紹

  • 工作流與智能體的區別
  • 架構概述和典型用例

Claude API 基礎

  • Messages API、模型和參數
  • 系統提示和結構化輸出
  • 流式傳輸和錯誤處理
  • 實驗:首次 API 整合

工具使用

  • 定義工具和模式(Schemas)
  • 工具使用循環和錯誤恢復
  • 實驗:調用公司 API 的智能體

MCP 和 Agent Skills

  • MCP 伺服器和客戶端
  • 使用現有伺服器和編寫小型伺服器
  • 用於可重用專業知識的 Agent Skills
  • 實驗:將智能體連接到數據源

Claude Agent SDK

  • 智能體循環、會話和上下文管理
  • 權限、鉤子(Hooks)和子智能體
  • 實驗:構建研究和報告智能體

成本、質量和安全性

  • 提示緩存和令牌預算管理
  • 護欄和人工審批步驟
  • 使用小型測試集進行評估
  • 日誌記錄和監控

從原型到生產環境

  • 部署選項和密鑰處理
  • 維護和版本控制
  • 參與者自身用例的路線圖

最低要求

  • 具備 Python 或 TypeScript 編程經驗
  • 有調用 REST API 和處理 JSON 的經驗
  • 對大語言模型有基本瞭解

目標受眾

  • 將 AI 功能整合到產品和內部工具中的軟體開發人員和數據工程師
  • 正在評估智能體架構的解決方案架構師
  • 希望從原型階段過渡到生產環境的技術團隊

客戶評論 (3)

課程分類