OpenClaw培訓
OpenClaw 是一個開源的自主 AI 代理,可透過連接的工具與服務代表您採取行動。
本課程由導師現場授課,提供線上或線下形式。目標受眾為希望使用 OpenClaw 建構並運行實用 AI 代理,以透過聊天與工具整合自動化工作的初級至中級開發者及技術專業人員。
完成本課程後,學員將能夠:
- 說明 OpenClaw 是什麼,以及它在自動化與 AI 助理堆疊中的定位。
- 安裝並設定 OpenClaw,連接大型語言模型(LLM)供應商,並執行帶有適當安全控制的代理。
- 使用並調整工具與技能,自動化常見工作流程,例如檔案操作、網頁查詢和團隊聊天動作。
- 應用防護網與運營實務,確保在企業環境中的責任性使用。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 引導式練習與實作練習。
- 在實時實驗室環境中進行實作部署。
課程自訂選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
OpenClaw 基礎知識与安全模型
- 什麼是 OpenClaw,什麼不是,以及何時適合使用
- 核心概念:代理、工具、技能、記憶體、連接器、核准機制
- 企業現實考量:資料敏感性、環境隔離與安全預設值
設定、配置與首次代理執行
- 先決條件檢查:Node.js, Git, API 金鑰,工作區資料夾
- 安裝 OpenClaw,驗證安裝結果,並了解專案結構
- 連接 LLM 供應商,設定核心配置,並驗證連線
- 執行僅具讀取權限的初始代理,隨後逐步加入受控的寫入動作
使用內建工具與可靠的提示
- 操作常見工具:檔案、殼層命令與簡單網頁任務
- 適用於穩定執行的提示模式:限制條件、步驟計劃與確認機制
- 審查代理輸出結果、工具呼叫與追蹤記錄,以便及早發現問題
技能與記憶體的實務應用
- 新增並配置用於重複性工作流的技能
- 記憶體基礎知識:何種資料應儲存、何者不應,以及如何安全重置
- 實作練習:建構一個謹慎使用記憶體的簡易工作流程(具備明確的停止條件)
建構與測試自訂技能
- 技能結構、輸入與輸出,以及 OpenClaw 如何發現與執行技能
- 實作一個小型企業導向的技能(範例:摘要報告資料夾內容並產出簡報)
- 測試方法:範例輸入、預期輸出、錯誤處理與文件記錄
整合、營運與後續步驟
- 整合模式:在安全沙盒環境中的聊天與工單工作流
- 設計可重複運用的自動化流程:觸發、動作、審查、核准與交接
- 營運基礎知識:日誌記錄、稽核能力、配置管理,以及試行準備檢查表
最低要求
- 熟悉基本命令列操作(資料夾、路徑、環境變數)
- 能夠在工作站上安裝並執行開發者工具(Git, Node.js)
- 具備基本的 JavaScript 或腳本編寫經驗(閱讀與進行小幅修改)
受眾
- 希望建構 AI 驅動的助理與內部工具的開發者與自動化工程師
- 希望自動化重複性支援與系統管理任務的 IT 與營運專業人員
- 正在評估自我托管 AI 代理選項的技術產品負責人與團隊領隊
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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- 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。
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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。
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- 安裝和配置 Google Antigravity。
- 導航並理解編輯器視圖和管理員視圖。
- 有效利用代理自動化簡單的開發任務。
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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。
- 在受控實驗室環境中實地探索 Antigravity 的核心功能。
課程定制選項
- 如果您需要此培訓的定制版本,請聯繫我們以安排定制計劃。
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課程形式
- 透過示範引導教學。
- 實際操作活動與情境模擬練習。
- 在互動式實驗室環境中實作代理程式工作流。
課程客製化選項
- 若您有特定的培訓需求,請聯繫我們以為您量身打造符合目標的課程內容。
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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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- 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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- 互動式講授與討論。
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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:
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- 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
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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。
測試與驗證智能體驅動程式:反重力環境中的品質保證
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。