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課程簡介

AI Agent 基礎與阿里雲服務

  • 什麼是 AI Agent 以及它與標準聊天應用程式的差異
  • 常見的企業應用案例,例如支援、知識輔助及任務自動化
  • 核心 Agent 元件:模型、提示、工具、記憶及工作流
  • 用於建構及託管 Agent 的相關阿里雲服務概覽

環境設定與首次模型互動

  • 準備阿里雲帳戶、工作空間及存取憑證
  • 檢索控制台、API 及基本開發環境設定
  • 透過 Model Studio 或相關服務存取基礎模型
  • 執行首次模型呼叫並驗證回應流程

建立簡單的 Agent 工作流

  • 定義 Agent 的角色、任務範圍及預期輸出
  • 撰寫清晰的提示與指令,以確保行為穩定可靠
  • 管理使用者輸入、回應格式及基本對話流程
  • 透過實際案例測試並優化 Agent

搭配檢索機制加入企業知識

  • 從實用角度理解檢索增強生成 (RAG)
  • 準備用於知識基礎建構的商業文件與內容
  • 將 Agent 連接至知識來源以進行問答
  • 評估回應是否準確、相關且可追溯

工具使用、部署與營運

  • 啟用 Agent 呼叫外部工具、API 或輕量級雲端函式的能力
  • 建構簡單的業務工作流,例如查詢、摘要或工單協助
  • 以適當的存取控制將 Agent 部署以供內部使用
  • 監控日誌、用量、品質與成本,並實施實用的營運保障措施

總結與實施規劃

  • 回顧端到端的 Agent 架構與工作流
  • 識別適合試點計劃的商業場景
  • 規劃後續改進、治理及團隊採納的步驟

最低要求

  • 具備雲端運算概念及 Web API 的基本理解
  • 有使用雲端控制台及命令列工具的經驗
  • 具備基本的 Python 程式設計經驗

目標受眾

  • 想要在阿里雲上建構 AI 驅動應用程式的開發人員
  • 正在探索 AI Agent 應用案例的雲端工程師及解決方案架構師
  • 負責建構原型或部署智慧助手的技術團隊
 7 小時

人數


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