使用騰訊ADP構建企業AI智能體:RAG、工作流程與運營護欄培訓
使用騰訊ADP構建企業AI智能體:RAG、工作流程與運營護欄,是一門關於使用騰訊ADP設計、構建並實現企業AI智能體實用的課程。
本課程為授課型即時培訓(線上或線下),旨在幫助中級解決方案架構師、AI工程師、開發人員及技術產品團隊,利用騰訊ADP構建具備生產級RAG、工作流程自動化、多智能體協同及運營護欄的企業AI智能體。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 針對實際企業用例,在騰訊ADP中設計AI智能體。
- 構建RAG管道與知識工作流程,以提升回應質量。
- 編排工作流程及多智能體互動,以支持業務流程。
- 應用護欄、監控及運營控制措施,以適應生產環境使用。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 引導式練習與實戰活動。
- 在即時實驗室環境中進行實操實現。
課程定制選項
- 如需申請本課程的定制培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
使用騰訊ADP構建企業AI智能體
- 企業AI智能體的定義及其價值所在
- 騰訊ADP在智能體開發、知識集成及工作流程自動化方面的能力
- 基於智能體的解決方案與基礎聊天應用的區別
- 常見的企業用例及交付考量
為業務流程設計智能體
- 定義智能體角色、邊界、輸入與輸出
- 選擇單智能體或多智能體設計方案
- 結構化設計提示詞、工具及業務規則
- 規劃升級機制、人工審核及可靠性保障
構建RAG與知識工作流程
- RAG概念,用於生成有依據的答案並獲取企業知識
- 準備文檔、政策及內部內容以實現檢索
- 設計檢索流程及回應依據模式
- 持續測試並提升答案質量
編排工作流程與集成
- 將業務流程映射為智能體工作流程
- 將智能體與API、內部服務及企業系統相連接
- 處理決策、審批、重試及回退路徑
- 協調工作流程步驟與專責智能體之間的交接
應用運營護欄
- 針對安全、隱私、合規性及政策控制設置護欄
- 降低不安全輸出、提示詞注入及敏感數據洩露的風險
- 增加審批檢查點、審計軌跡及訪問控制
- 為高影響業務場景設計安全的回應模式
監控、評估與持續改進
- 追蹤質量、延遲、成本及工作流程成功率
- 在逼真的業務場景中測試智能體行為
- 排查常見的RAG、工作流程及編排問題
- 制定用於試點及生產環境採用的實施計劃
最低要求
- 對生成式AI概念及常見企業AI用例有基本了解
- 具有API、Web應用或雲平台相關的工作經驗
- 具備基本的編程、集成或解決方案設計經驗
目標受眾
- 解決方案架構師及技術負責人
- AI工程師、應用開發人員及自動化專家
- 支持企業AI項目的產品經理及創新團隊
需要幫助選擇合適的課程嗎?
macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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- 構建利用 Gemini 3 進行推理、規劃和執行的自治工作流。
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課程格式
- 專家示範結合互動討論。
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課程定制選項
- 如果您的團隊需要特定領域的代理行為或自定義集成,請聯繫我們以定制該計劃。
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課程形式
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課程客製化選項
- 若貴組織需要客製化內容或特定案例範例,請聯繫我們以調整本培訓方案。
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- 應用安全資料交換和認證的最佳實踐。
- 設計可擴展、易於維護且符合生產環境需求的整合層。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 實作整合工程與 API 練習。
- 使用真實企業情境進行實驗室實作。
課程自訂選項
- 可依需求提供自訂 API 情境、企業系統對應或資料整合研討會。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用AgentCore記憶與工具的實操實驗。
- 分析、自動化及客戶支援場景的案例研究。
課程定制選項
- 如請求此課程的定制培訓,請聯繫我們進行安排。
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課程格式
- 互動式講解與討論。
- 包含運行時部署與閘道器整合的實作實驗室練習。
- 聚焦於可靠性、安全性與發布策略的實務演練。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯絡我們安排。
開發者的反重力:構建以代理為核心的應用程序
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課程形式
- 結合深入演示的混合式講授。
- 大量的實踐操作與指導練習。
- 在 Antigravity 實時環境中進行實際實施工作。
課程定製選項
- 若要獲取與您開發棧相吻合的定製內容,請聯繫我們以安排此培訓的定製版本。
Getting Started with Antigravity: An Introduction to Agent-First IDEs
14 小時Google Antigravity is an agent-first development environment designed to streamline engineering workflows through intelligent automation.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level practitioners who wish to explore the fundamentals of Antigravity and understand how agent-driven coding environments enhance productivity.
Upon completion of this training, participants will be able to:
- Install and configure Google Antigravity.
- Navigate and understand both the Editor View and Manager View.
- Work effectively with agents to automate simple development tasks.
- Use Antigravity to generate, refine, and manage project files.
Format of the Course
- Instructor explanations supported by real-time demonstrations.
- Guided exercises focused on hands-on use of agents.
- Practical exploration of core Antigravity features in a controlled lab environment.
Course Customization Options
- If you require a tailored version of this training, please contact us to arrange a customized program.
Antigravity for Web Automation & Browser-Based Tasks
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, automate, and test browser-based workflows using Google Antigravity.
Upon completion of the training, participants will be able to:
- Create agents that interact with web applications in a browser surface.
- Automate end-to-end workflows across browser contexts.
- Validate and troubleshoot agent behavior in UI-driven environments.
- Implement cross-surface automation strategies using Antigravity.
Format of the Course
- Guided instruction supported by demonstrations.
- Practical, hands-on activities and scenario-based exercises.
- Implementation of agent workflows in an interactive lab environment.
Course Customization Options
- For customized training requirements, please contact us to tailor the course to your objectives.
使用AgentCore建構全託管AI智能體:從概念到生產環境
14 小時AgentCore提供了一套為大規模部署而量身打造的統一服務,簡化了建構、優化及監控全託管AI智能體的流程。
本課程為講師授課的實時培訓(線上或線下),面向初級至中級水平的實務人員,旨在讓學員透過實作,掌握使用AgentCore建立生產級AI智能體的經驗。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解AgentCore在AI智能體開發中的核心能力。
- 使用託管服務設計並配置簡單的AI智能體。
- 整合工作流以增強智能體功能。
- 為生產環境部署並監控AI智能體。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 基於AgentCore服務的實作實驗。
- 從智能體概念到部署的引導式練習。
課程客製化選項
- 如需為此課程申請客製化培訓,請聯絡我們以作安排。
使用Mastra開發AI智能體
14 小時本課程為講師帶領的實時培訓(線上或線下),面向希望使用Mastra構建可擴展且具備可觀察性的AI系統的中高級軟件開發人員和工程團隊。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解Mastra的架構,以及它如何與LLM和外部API集成。
- 使用TypeScript設計並實現AI智能體和工作流程。
- 利用Mastra的可觀察性和內存工具來監控和優化智能體性能。
- 部署生產就緒的AI應用,充分利用Mastra的框架特性。
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完成此培訓後,參與者將能夠自信地:
- 運用調試技術識別和糾正 Agent 的行為問題。
- 使用結構化指標、基準和質量評分來評估 Agent。
- 實施用於追蹤可靠性、漂移和幻覺的工具和工作流程。
- 設計品質保證策略,以確保 Agent 表現的一致性和可預測性。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 實作調試與評估練習。
- 使用可觀測性工具對 Agent 行為進行實驗室級分析。
課程自訂選項
- 可依需求安排客製化的可靠性測試場景及特定行業的品質保證方法。
Mastra Ops 與生產工程:部署與擴展 AI Agent
21 小時Mastra 是一套營運框架,旨在簡化生產環境中 AI agent 的部署、擴展及生命週期管理。
本課程由講師主導進行 live 培訓(線上或線下),主要對象為中高級至進階級別的技術專業人員,需將其 AI agent 可靠且高效地投入生產系統營運。
完成本培訓後,參加者將具備以下能力:
- 將基於 Mastra 的 AI agent 部署至受控的生產級環境。
- 利用平台原生基元擴展 agent(橫向與縱向)。
- 實施可觀測性管線,以追蹤 agent 行為及效能。
- 最佳化運行時配置,降低延遲、成本及營運風險。
課程形式
- 互動式授課與討論。
- 著重實際部署場景的實作練習。
- 使用容器化與編排環境進行 live-lab 實施。
課程客製化選項
- 可依需求客製化主題、實作實驗,或產業特定情境。
Mastra 工作流自動化與多代理編排
21 小時Mastra 是一個框架,能夠在分散式系統中運作的多個 AI 代理之間實現複雜的工作流自動化和協調。
這門由導師主導的現場培訓(線上或線下)旨在幫助中等水平的從業者設計、編排和擴展多代理工作流的運作。
完成此培訓後,參與者將獲得以下技能:
- 使用 Mastra 的編排功能設計複雜的工作流。
- 協調執行並行或依賴任務的多個代理。
- 實施工作流執行的監控和除錯工具。
- 優化編排邏輯,以提高可靠性、吞吐量與自動化效率。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 實作工作流設計與自動化練習。
- 在容器化實驗室環境中進行實際應用。
課程客製化選項
- 可按需提供客製化的自動化場景、企業整合或工作流模式。
在 Google Antigravity 中管理代理工作流程:編排、規劃與工件
14 小時Google Antigravity 是一個以代理為核心的開發平台,用於協調、監督和組織 AI 驅動的和自動化工作流程。
此培訓由導師主講,可線上或線下進行。對象為中級專業人士,旨在協助他們設計、管理並優化 Google Antigravity 中的多代理工作流程。
完成培訓後,參與者將獲得以下技能:
- 在 Manager 界面中配置代理職責和編排流程。
- 生成和解讀 Antigravity 工件,包括任務列表、計劃日誌及瀏覽器錄像。
- 實施驗證策略,確保代理操作透明且可審計。
- 優化多代理協作,以處理複雜的開發和運維任務。
課程格式
- 引導式講授與實例演示。
- 聚焦於真實工作流程挑戰的場景練習。
- 在即時 Antigravity 工作區進行動手實驗。
課程客製化選項
- 如果您需要此課程的自訂版本,請聯繫我們以討論客製化選項。
Testing & Verifying Agent-Driven Code: Quality Assurance in Antigravity
14 小時Antigravity is a framework that represents advanced agent-driven development workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced professionals who wish to verify, validate, and secure the output produced by AI agents working within Antigravity-driven environments.
Upon completing this training, participants will be able to:
- Assess the accuracy and safety of agent-generated code artifacts.
- Use structured techniques to verify agent-executed tasks.
- Analyze browser recordings and trace agent activity effectively.
- Apply QA and security principles to ensure the reliability of agent workflows.
Format of the Course
- Instructor-guided technical briefings and discussions.
- Practical exercises focused on verifying real agent workflows.
- Hands-on testing and validation within a controlled lab environment.
Course Customization Options
- Adaptation of scenarios, workflows, and testing examples is available upon request.