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課程時長 28 時間：
課程簡介
AI 前沿部署工程師
- 該角色與 ML 工程師及解決方案工程師的區別
- 承擔結果責任而非僅關注交付里程碑
- 與產品、研究及安全團隊協作
在複雜企業環境中的發現
- 端到端跟蹤工作流
- 繪製系統、數據及交接流程
- 找出阻礙價值的約束條件
問題界定及優先級排序
- 評估用例的可行性
- 根據工作量對候選工作流進行評分
- 選擇第一個待驗證的工作流
價值框架及驗收標準
- 在建構前建立基準指標
- 使用財務後支援者能理解的业务案例語言
- 與用戶達成驗收標準共識
模型選擇：前沿模型及開放權重模型
- 比較 GPT-6、Claude 5.5 及開放模型
- 上下文、延遲及單位成本的權衡
- 數據法規要求本地託管模型的場景
上下文工程及提示設計
- 結構化指示以實現可靠行為
- 從記錄系統中組裝上下文
- 提示緩存及代幣最小化
檢索及知識實據化
- 對企業內容進行分塊及索引
- 混合搜索、重排序及引用
- 將檢索與生成分開評估
智能體及工具使用
- 工具設計及類型化接口
- 使用 OpenAI 及 Claude 智能體 SDK 構建
- 審批、重試及故障處理
MCP 及企業集成
- 2026-07-28 版模型上下文協議（MCP）修訂
- 構建及保護 MCP 服務器
- 針對企業身份進行工具權限設置
評估作為交付語言
- 從實際工作中構建黃金測試集
- 自動評分及 LLM 審判
- 與評估閾值掛鉤的發布閘門
護欄、安全及人類監督
- 在提示、工具及策略層面設置護欄
- 升級及人工審查點
- 審計軌跡及數據處理責任
客戶資產範圍內的部署架構
- 身份、網絡及數據駐留約束
- 模型網關及多提供者抽象
- 基礎設施即代碼及發布流程
可觀察性、成本及代幣經濟學
- 追蹤智能體執行及工具調用
- 品質及支出儀表板
- 在保證品質的前提下降低成本
採用及變革
- 為從事相關工作的人員進行賦能
- 倡導者網絡及反饋循環
- 衡量採用速度
從項目到可重用能力
- 打包經過驗證的工作流
- 操作指引、藍圖及加速器
- 移交给內部團隊
最低要求
- 熟練掌握 Python，包括處理 API 及虛擬環境
- 熟悉雲平台、容器及版本控制
- 曾調用 LLM API 或基於提示構建功能的經驗
- 對 CRM、ERP 或工單平台等企業系統有基本了解
目標受眾
- 前沿部署及應用 AI 工程師
- 轉向面向客戶 AI 交付的軟件工程師
- 負責 AI 推出的技術顧問及解決方案架構師
- 支援生產級 AI 工作負載的平台工程師
