Agentic AI 工程實戰：使用 Python 建構自主智能體培訓
本課程教授實用的工程技術，協助您使用 Python 設計、建置、測試並部署 Agentic（自主）系統。課程涵蓋 Agent Loop（智能體迴圈）、工具整合、記憶體與狀態管理、編排模式、安全性控制以及生產環境的考量。
這是由講師主導的實體訓練（線上或現場進行），專為中级至高级的 ML 工程師、AI 開發人員及軟體工程師設計，旨在協助您使用 Python 建構穩健且具備生產級能力的自主智能體。
完成此訓練後，學員將能夠：
- 設計並實作智能體迴圈與決策工作流。
- 整合外部工具與 API 以擴展智能體功能。
- 為智能體實作短期與長期記憶體架構。
- 協調多步驟編排及智能體的可組合性。
- 針對已部署的智能體應用安全性、存取控制與可觀察性的最佳實務。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 動手實作實驗室：使用 Python 與主流 SDK 建構智能體。
- 專案導向練習，產出可部署的原型。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化訓練，請聯絡我們以進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
Agentic AI 基礎
- 何謂自主智能體：定義與分類
- 智能體迴圈：感知、決策、行動、觀察的循環
- 智能體職責與範圍的設計模式
Python 工具鏈與智能體 SDK
- 使用 LangChain 等類似 SDK 啟動智能體
- 非同步程式設計、任務佇列與子程序管理
- 封裝、虛擬環境與可重現的開發工作流程
整合外部工具與 API
- 設計工具介面及安全的工具調用模式
- 連接 Web API、資料庫及內部服務
- 管理憑證、機密資訊及最小權限存取
記憶體、狀態與上下文管理
- 短期上下文視窗與提示詞工程技術
- 長期記憶體架構：Redis、向量儲存、檢索增強生成（RAG）
- 一致性、快取策略及記憶體衛生管理
編排、規劃與多步驟工作流
- 動作鏈接、子智能體及任務分解
- 規劃演算法與啟發式編排的比較
- 處理失敗、重試及補償性動作
安全性、測試與可觀察性
- 威脅模型、紅隊測試及輸入/輸出淨化
- 智能體的單元測試、整合測試及端到端測試
- 智能體行為的日誌記錄、指標、追蹤與告警
部署、擴展與智能體 MLOps
- 容器化、CI/CD 管道及滾動更新策略
- 成本控管、速率限制及資源最佳化
- 監控、治理及營運手册
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 Python 程式設計的基礎理解
- 擁有 REST API 及非同步 I/O 的開發經驗
- 熟悉機器學習概念及預訓練 LLM
目標受眾
- ML 工程師
- AI 開發人員
- 軟體工程師
21 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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