課程簡介

代理式AI系統簡介

  • 定義代理式AI及其能力
  • 基於規則的AI與自主AI的關鍵區別
  • 應用案例與行業應用

代理式AI系統架構

  • 構建自主AI的框架與工具
  • 設計具有目標驅動能力的AI代理
  • 實現記憶、上下文感知與適應性

使用Python和API開發AI代理

  • 使用OpenAI和DeepSeek API構建AI代理
  • 將AI模型與外部數據源集成
  • 處理API響應並優化代理交互

優化多代理協作

  • 設計用於合作與競爭任務的AI代理
  • 管理代理通信與任務分配
  • 擴展多代理系統以應對實際應用

增強代理式AI的決策能力

  • 強化學習與自我改進的AI代理
  • 規劃、推理與長期目標執行
  • 在自動化與人工監督之間取得平衡

代理式AI的安全性、倫理與合規

  • 解決偏見並確保負責任的AI部署
  • AI驅動決策的安全措施
  • 自主AI系統的法規考量

代理式AI的未來趨勢

  • AI自主性與自學習系統的進展
  • 通過多模態學習擴展AI代理能力
  • 爲下一代自主AI做準備

總結與下一步

最低要求

  • 對AI和機器學習概念的基本理解
  • 具備Python編程經驗
  • 熟悉基於API的AI模型集成

受衆

  • 開發自主AI系統的AI工程師
  • 探索多智能體AI框架的ML研究人員
  • 實現AI驅動自動化的開發者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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