用於 AI 整合的 Model Context Protocol (MCP)培訓
Model Context Protocol (MCP) 是一個開放標準,旨在將 AI 應用程式連接至外部工具、資料來源及企業系統。
本培訓由講師親自授課並進行實作訓練(線上或線下),對象為初級至中級程度的 AI 專業人士,幫助他們使用 MCP 在 AI 助手與企業系統之間建立實用整合。
完成培訓後,參與者將能夠:
- 解釋 MCP 的目的、價值和核心概念。
- 識別 MCP 客戶端、伺服器、工具、資源及提示如何協同工作。
- 設定並測試基本的 MCP 工作流程。
- 套用安全性、治理與實作最佳實踐。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 動手練習與引導實務。
- 專注於真實整合情境的實驗課程。
課程客製化選項
- 如需為本課程請求客製化培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
MCP 基礎知識與商業價值
- MCP 是什麼以及為何組織正在採用它
- MCP 協助解決的 AI 整合問題
- MCP 與直接 API 整合及其他工具連接方式的比較
- 常見企業案例與預期效益
核心架構與組件
- 主機、客戶端與伺服器的角色
- 如何運用工具、資源及提示
- 典型 MCP 互動中的請求與回應流程
- 本地與遠端部署模式
設定基本 MCP 工作流程
- 準備工作環境
- 檢視簡單的 MCP 伺服器配置
- 將客戶端連接至 MCP 伺服器
- 執行並驗證基本工作流程
設計實用的 MCP 整合方案
- 為商業場景選擇合適的功能
- 建構用於安全且有效操作的工具結構
- 使用資源提供相關脈絡
- 使用提示提高一致性及易用性
安全性、治理與營運
- 存取控制、權限及驗證考量
- 安全處理敏感企業資料
- 信任、核可與監督實務
- 監控、維護與營運最佳實踐
實施計畫與下一步
- 識別初期擴展的實用案例
- 關鍵設計決策與實際權衡
- 規劃企業環境中的採納
- 課程回顧、摘要與下一步
最低要求
- 對 AI 助手、API 及企業應用工作流程有基本了解
- 使用網頁應用程式、開發工具或企業軟體平台的經驗
- 基礎技術或程式設計經驗
受眾
- AI 工程師與應用程式開發人員
- 解決方案架構師與技術領隊
- 評估 AI 整合選項的產品團隊與 IT 專業人士
需要幫助選擇合適的課程嗎?
macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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- 互動式講授與討論。
- 實作整合工程與 API 練習。
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- 互動式講解與討論。
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- 結合深入演示的混合式講授。
- 大量的實踐操作與指導練習。
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課程形式
- 講師講解配合實時演示。
- 聚焦於代理實際操作的指導性練習。
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這門由講師主導的實時培訓(線上或線下)旨在為初級到中級水平的從業者提供實踐經驗,以使用AgentCore創建可投入生產的AI智能體。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解AgentCore在AI智能體開發方面的核心能力。
- 設計和配置簡單的AI智能體,使用託管服務。
- 集成工作流程以提升智能體的功能。
- 部署並監控生產環境中的AI智能體。
課程形式
- 互動式講授和討論。
- 使用AgentCore服務的實作練習。
- 引導學員完成從概念到部署的整個過程。
課程定制選項
- 如需為此課程要求定制化培訓,請聯繫我們以安排。
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14 小時這門由講師帶領的即時培訓(線上或線下),旨在協助具備中級能力的軟體開發人員和工程團隊,使用 Mastra 建構可擴展且具可觀測性的 AI 系統。
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- 理解 Mastra 的架構,以及它如何與大型語言模型(LLM)及外部 API 整合。
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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
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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。
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14 小時反重力是一個框架,代表先進的智能體驅動開發工作流程。
本課程提供講師引導的現場培訓(線上或線下),旨在協助中高級專業人員驗證、確認並確保在反重力驅動環境中運作的 AI 智能體所產生的輸出品質。
完成本課程後,學員將能夠:
- 評估智能體生成的程式碼資產的準確性與安全性。
- 使用結構化技術來驗證智能體執行的任務。
- 有效分析瀏覽器錄影並追蹤智能體活動。
- 應用品質保證和安全原則,確保智能體工作流程的可靠性。
課程格式
- 講師指導的技術簡報與討論。
- 著重於驗證真實智能體工作流程的實踐練習。
- 在受控實驗室環境中進行實作測試與驗證。
課程客製化選項
- 可根據需求調整情境、工作流程和測試範例。