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課程時長 21 時間：
課程簡介
代理式 AI 基礎
- 什麼是自主智能體：定義與分類
- 智能體循環：感知、決策、行動、觀察週期
- 智能體職責與範圍的設計模式
Python 工具與智能體 SDK
- 使用 LangChain 及類似 SDK 引導智能體
- 非同步程式設計、任務佇列及子程序管理
- 封裝、虛擬環境及可重複開發工作流程
整合外部工具與 API
- 設計工具介面及安全工具呼叫模式
- 連接 Web API、資料庫及內部服務
- 管理憑證、密鑰及最小權限存取
記憶體、狀態與上下文管理
- 短期上下文視窗與提示工程技術
- 長期記憶體架構：Redis、向量儲存庫、檢索增強
- 一致性、快取策略及記憶體衛生
編排、規劃與多步驟工作流程
- 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、重試及補償動作
安全、測試與可觀測性
- 威脅模型、紅隊測試及輸入/輸出消毒
- 智能體的單元、整合及端到端測試
- 智能體行為的記錄、指標、追蹤及警示
部署、擴展與智能體 MLOps
- 容器化、CI/CD 管線及發布策略
- 成本控制、速率限制及資源優化
- 監控、治理及作業手冊
總結與下一步
最低要求
- 具備 Python 程式設計的理解
- 具備 REST API 及非同步 I/O 的經驗
- 熟悉機器學習概念及預訓練 LLM
目標受眾
- ML 工程師
- AI 開發者
- 軟體工程師
