DeepSeek Harness:構建與擴展AI編碼代理培訓
DeepSeek Harness (dsh) 是 DeepSeek AI 推出的開源代理框架,專用於構建和運行 AI 編碼代理。它基於 Cordis 外掛框架,採用「一切皆外掛」的架構設計,其中模型適配器、工具註冊表、會話日誌及代理循環均可作為可替換組件在啟動時進行配置。
這是由講師主導的培訓課程(線上或線下),旨在幫助軟體開發人員和 AI 工程師在自身專案中使用 DeepSeek Harness 來構建、運營和擴展 AI 編碼代理。
完成此課程後,學員將具備以下能力:
- 安裝並運行 DeepSeek Harness,並配置模型。
- 透過 Web 介面和命令行驅動編碼任務。
- 理解 Cordis 外掛架構及其擴展點。
- 開發並發佈適合該框架的自訂外掛。
- 透過 SDK 和無頭模式實現框架自動化。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 豐富的演習與練習。
- 在實時實驗室環境中的動手實作。
課程自訂選項
- 如需自訂培訓內容,請聯繫我們以作安排。
課程簡介
DeepSeek Harness 簡介
- DeepSeek Harness 是什麼以及其應用場景
- 「一切皆外掛」的設計理念
- Web 介面、CLI 及無頭模式
安裝與首次運行
- Node.js 要求與套件安裝
- 使用 npx 啟動 Web 介面
- 從原始碼構建並運行
模型配置
- 設定 DeepSeek API 金鑰
- 選擇與切換模型
- 添加 OpenAI 相容端點
工作區與會話
- 選擇與切換工作區
- 會話編排器與對話流程
- 讀取、編輯與生成檔案
運行編碼任務
- 總結儲存庫並導航代碼
- 執行命令與委派工作
- 維護任務計畫
權限與沙箱
- 審批與權限策略
- 限制檔案與命令訪問
- 本地與遠端沙箱後端
內建工具與整合
- 檔案系統、終端機與 Shell 工具
- 支援 Model Context Protocol
- 整合 Language Server Protocol
子代理與委派
- 生成與分叉子代理
- 為其他編碼代理提供產品服務
- 在會話中委派工作
Cordis 外掛模型
- 外掛作為服務、事件與效果
- 共享上下文與生命週期
- 為何沒有特權核心
配置檔、捆綁與設定
- 配置檔與捆綁分層
- 使用 cordis.patch.yml 修补設定
- 檢視啟動後的樹狀結構
核心子系統
- 僅追加的會話日誌
- 系統提示詞與工具模式組裝
- 代理循環與輪次流程
事件與擴展點
- 會話、代理與能力事件
- 瀑布式與攔截器事件
- 將行為映射至擴展點
開發外掛
- 在上下文金鑰上註冊服務
- 添加工具與模型適配器
- 發佈與發現外掛
SDK、無頭模式與自動化
- 從其他程序驅動框架
- TypeScript 和 Python SDK
- CLI 與無頭自動化
最低要求
- 了解軟體開發基礎知識
- 具備使用命令行和 Git 的經驗
- 熟悉 JavaScript 或 TypeScript 基礎
適合對象
- 軟體開發人員
- AI 與機器學習工程師
- DevOps 與平台工程師
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 結合 Runtime 部署和 Gateway 集成的實作實驗室。
- 專注於可靠性、安全性和發布的實踐練習。
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課程格式
- 混合式簡報搭配深入的演示。
- 大量的實作練習與指導性演練。
- 在Antigravity的實時環境中進行實際開發工作。
課程客製化選項
- 如需與您的技術堆疊相匹配的客製化內容,請聯繫我們以安排此培訓的客製化版本。
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完成培訓後,參與者將能夠:
- 安裝和配置 Google Antigravity。
- 瀏覽並理解編輯器視圖和管理員視圖。
- 有效地利用代理自動化簡單的開發任務。
- 使用 Antigravity 生成、優化及管理專案檔案。
課程格式
- 講師講解搭配即時示範。
- 專注於實操使用的引導式練習。
- 在受控實驗環境中實地探索 Antigravity 的核心功能。
課程客製化選項
- 若您需要此培訓的客製化版本,請聯繫我們以安排專屬課程。
用於網頁自動化與瀏覽器任務的 Antigravity
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此為由導師指導的實作培訓(線上或線下),目標對象為希望使用 Google Antigravity 構建、自動化並測試瀏覽器工作流的初級至中階專業人士。
完成培訓後,參與者將能夠:
- 建立可在瀏覽器表面上與網頁應用程式互動的智能代理。
- 自動化跨瀏覽器情境的端到端工作流。
- 在 UI 驅動的環境中驗證並排除智能代理行為的問題。
- 使用 Antigravity 實施跨表面自動化策略。
課程形式
- 辅以示範的指導式教學。
- 實作練習與情境導向的演練。
- 在互動實驗室環境中實作智能代理工作流。
課程客製化選項
- 如需客製化培訓需求,請聯絡我們以調整課程符合您的目標。
使用AgentCore建構全托管AI代理:從概念到生產
14 小時AgentCore透過提供一套針對大規模部署量身打造的統一服務,簡化了全托管AI代理的建構、增強與監控流程。
此課程為教師授課的線上或線下培訓,面向初級至中級實踐者,旨在幫助學員透過AgentCore獲得創建生產就緒AI代理的實務經驗。
完成本課程後,學員將能夠:
- 理解AgentCore在AI代理開發方面的核心能力。
- 使用托管服務設計並配置簡單的AI代理。
- 整合工作流程以增強代理功能。
- 部署並監控生產環境中的AI代理。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 使用AgentCore服務的動手實驗室。
- 從代理概念到部署的引導練習。
課程客製化選項
- 如需申請此課程的客製化培訓,請聯繫我們安排。
使用 Mastra 開發 AI 代理
14 小時這是由講師帶領的實時培訓(線上或線下),面向希望使用 Mastra 構建可擴展、可觀察 AI 系統的中級軟體開發人員和工程團隊。
完成本培訓後,參加者將能夠:
- 理解 Mastra 的架構,及其如何與 LLM 和外部 API 整合。
- 使用 TypeScript 設計和實現 AI 代理和工作流。
- 利用 Mastra 的可觀察性和記憶工具,監控並優化代理效能。
- 藉助 Mastra 的框架特性,部署具備生產級別的 AI 應用。
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完成此課程後,學員將能自信地:
- 應用除錯技術來識別和修正代理行為問題。
- 使用結構化指標、基準和品質分數來評估代理。
- 實施追蹤可靠性、漂移和幻覺的工具和工作流程。
- 設計品質保證策略,確保代理表現一致且可預測。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 實際除錯與評估練習。
- 使用可觀察性工具對代理行為進行實時實驗室分析。
課程自訂選項
- 可依需求安排客製化的可靠性測試情境及產業特定的品質保證方法。
Mastra Ops 與生產工程:部署及擴展 AI 代理
21 小時Mastra 是一個運作框架,旨在簡化生產環境中 AI 代理的部署、擴展及生命週期管理。
此課程為講師指導的實作培訓(提供線上或線下模式),主要對象為需要將 AI 代理可靠且高效地整合至生產系統的中級至高級技術專業人員。
完成本課程後,學員將具備以下能力:
- 將基於 Mastra 的 AI 代理部署至受控的生產級環境。
- 利用平台原生基礎設施,對代理進行水平與垂直擴展。
- 實施可觀測性數據管道,以追蹤代理行為及效能。
- 最佳化執行階段組態,以降低延遲、成本及運作風險。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 聚焦於真實部署場景的實作練習。
- 使用容器化及協調環境進行實作實驗室演練。
課程客製化選項
- 可依需求提供主題、實作實驗室或產業特定場景的客製化服務。
Mastra 工作流程自動化與多代理編排
21 小時Mastra 是一個框架,能夠在分佈式系統中運作的多個 AI 代理之間實現複雜的工作流程自動化和協調。
這門由講師指導的現場培訓(線上或線下)旨在幫助初級從業者設計、編排並大規模操作多代理工作流程。
通過完成此培訓,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程。
- 協調多個執行平行或依賴任務的代理。
- 實施工作流程執行的監控和調試工具。
- 優化編排邏輯以提高可靠性、吞吐量和自動化效率。
課程格式
- 互動式講授與討論。
- 實作工作流程設計與自動化練習。
- 在容器化的實操實驗室環境中進行實踐實施。
課程定制選項
- 可根據需求提供自定義的自動化場景、企業集成或工作流程模式。
在 Google Antigravity 中管理 Agent 工作流:編排、規劃與工件
14 小時Google Antigravity 是一個以 Agent 為核心的開發平台,用於協調、監督和配合由 AI 驅動的編碼與自動化工作流。
本課程由講師帶隊進行 live 培訓(線上或線下),旨在幫助具備中級經驗的專業人士設計、管理並優化 Google Antigravity 內的多 Agent 工作流。
完成本培訓後,參與者將獲得以下技能:
- 在 Manager 介面中配置 Agent 職責與編排管線。
- 生成並解讀 Antigravity 工件,包括任務列表、計劃、日誌及瀏覽器錄製內容。
- 實施驗證策略,確保 Agent 操作的透明度與可審計性。
- 優化複雜開發與營運任務中的多 Agent 協作。
課程格式
- 引導式簡報與實作示範。
- 以實際工作流挑戰為重點的情境練習。
- 在 live Antigravity 工作區內進行實作實驗。
課程客製化選項
- 如果您需要本課程的客製化版本,請聯繫我們討論相關選項。
測試與驗證代理程式驅動的程式碼:在反重力環境中的品質保證
14 小時反重力是一個代表進階代理程式驅動開發工作流的框架。
本課程由講師主導進行現場或線上實作培訓,針對希望驗證、確認並保障在反重力環境中運作的AI代理程式產出成果的初級至進階專業人員設計。
完成此培訓後,學員將能夠:
- 評估代理程式產生的程式碼成果的精確性與安全性。
- 使用結構化技術驗證代理程式執行的任務。
- 分析瀏覽器錄製內容並有效追蹤代理程式活動。
- 應用品質保證和安全原則以確保代理程式工作流的可靠性。
課程形式
- 由講師引導的技術簡報與討論。
- 聚焦於驗證真實代理程式工作流的實務練習。
- 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
- 可依需求調整情境、工作流及測試範例。