聯繫我們

課程簡介

代理式AI介紹及工作坊概覽

  • 理解代理式AI及工作坊結構
  • 檢視工具、框架及依賴項
  • 項目設置與協作最佳實踐

項目 1:具備提示詞導向推理能力的人工智能助手

  • 設計基於任務的對話型代理
  • 使用結構化提示詞進行推理與決策
  • 在Jupyter Notebook中進行建構與測試

項目 2:文件分析與摘要代理

  • 從PDF和文本文件中提取並總結數據
  • 使用LangChain進行文件攝取與檢索
  • 根據結構化和非結構化內容生成管理層報告

項目 3:用於工作流程自動化的工具使用型代理

  • 整合外部API並自動化重複性任務
  • 通過代理循環管理多步驟流程
  • 為真實業務工作流程建構小型自動化助手

項目 4:數據分析與洞察生成代理

  • 將代理連接到數據源(CSV、SQL或API)
  • 結合Python與AI輔助進行探索性數據分析
  • 創建視覺化洞察及性能儀表板

項目 5:多代理協作與編排

  • 協調多個代理以實現任務委派
  • 設計控制者-工作者(Controller–Worker)架構
  • 部署並測試多代理系統原型

總結與後續步驟

  • 項目展示及同伴反饋
  • 討論優化及擴展策略
  • 持續學習與實驗的資源

最低要求

  • Python编程的中級熟練程度
  • 對AI或機器學習原理的基礎理解
  • 熟悉API及數據處理工作流程

目標受眾

  • 希望建構應用型AI項目的工程師與開發人員
  • 尋求在代理式AI領域具備快速原型設計能力的技術團隊
  • 參與AI整合及試點項目開發的實務人員
 21 小時

客戶評論 (3)

課程分類