OpenClaw培訓
OpenClaw是一套開源的自主式AI代理,可透過連接的工具與服務代替您執行操作。
本課程為講師主導的即時培訓(線上或線下),適合希望使用OpenClaw建置並運行實用的AI代理以自動化工作的初級至中級開發人員及技術專業人士。
完成本課程後,學員將能夠:
- 說明OpenClaw的定義及其在自動化與AI助手架構中的定位。
- 安裝並設定OpenClaw,連接LLM提供者,並在適當的安全控制下運行代理。
- 使用並調整工具與技能以自動執行常見工作流程,例如檔案操作、網頁查詢與團隊聊天互動。
- 套用安全防護措施與運營實務,確保在企業環境中的合規使用。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 引導式練習與實作操作。
- 在即時實驗室環境中進行實作開發。
課程客製化選項
- 如需本課程的客製化培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
OpenClaw基礎與安全模型
- 什麼是OpenClaw?什麼不是?適用情境為何?
- 核心概念:代理、工具、技能、記憶、連接器、審批
- 企業現實考量:資料敏感性、環境隔離與安全預設值
設定、配置與首次代理運行
- 前置條件檢查:Node.js、Git、API金鑰、工作區資料夾
- 安裝OpenClaw,驗證安裝結果並理解專案結構
- 連接LLM提供者,設定核心配置並驗證連線
- 運行starter代理,先執行唯讀操作,再逐步加入受控的寫入操作
使用內建工具與可靠提示詞
- 常用工具操作:檔案、命令列指令與基礎網頁任務
- 實現穩定執行的提示詞模式:限制條件、步驟計劃與確認機制
- 審查代理輸出、工具呼叫與追蹤日誌以提前發現問題
技能與記憶的實際應用
- 新增並配置技能以支援可重複工作流程
- 記憶基礎:何者應儲存?何者不應儲存?如何安全重置?
- 實作練習:建立一個善用記憶的小型工作流程(需設定明確的終止條件)
建置與測試自訂技能
- 技能結構、輸入輸出規範及OpenClaw如何發現並運行技能
- 實作一個面向業務的小型技能(範例:總結資料夾內的報告並生成簡報)
- 測試方法:樣本輸入、預期輸出、錯誤處理與文件撰寫
整合、運營與後續步驟
- 整合模式:在安全沙箱環境中串接聊天與工單工作流程
- 設計可重複的自動化流程:觸發條件、執行動作、審查、審批與交接
- 運營基礎:記錄、稽核可追溯性、配置管理與試運行準備清單
最低要求
- 熟悉基礎命令列操作(資料夾、路徑、環境變數)
- 能夠在 workstation 上安裝並執行開發工具(Git、Node.js)
- 具備基礎JavaScript或腳本編寫經驗(閱讀及進行小幅修改)
受眾
- 希望建置AI驅動的助手與內部工具的開發人員與自動化工程師
- 希望自動化重複性支援與管理任務的IT與運營專業人士
- 評估自建AI代理選項的技術產品經理與團隊負責人
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 互動式講座與討論。
- 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。
課程客製化選項
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- 開發依賴自主且協調AI代理的應用程式。
- 使用Antigravity IDE、編輯器、終端機和瀏覽器進行端到端的開發。
- 透過Agent Manager管理多代理工作流程。
- 將智能代理的功能整合到生產級的軟體系統中。
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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本課程由講師親自指導,提供線上或線下培訓形式,主要面向初學者級別從業人員,協助他們探索 Antigravity 的基本原理,並理解代理驅動的編程環境如何提升生產力。
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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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 構建全託管 AI Agent:從概念到生產
14 小時AgentCore 提供了一套統一的服務,專門針對大規模部署量身打造。它簡化了構建、增強和監控全託管 AI Agent 的流程。
此課程由講師主導,提供線上或線下培訓選項。目標受眾為初級至中級的從業人員,希望獲得使用 AgentCore 創建可直接投入生產的 AI Agent 的實戰經驗。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 理解 AgentCore 在 AI Agent 開發中的核心能力。
- 使用託管服務設計和配置簡單的 AI Agent。
- 整合工作流程以提升 Agent 功能。
- 部署並監控生產環境中的 AI Agent。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 結合 AgentCore 服務的實戰實驗室環節。
- 從 Agent 概念到部署的引導式練習。
課程客製化選項
- 如需為本課程請求客製化培訓,請聯繫我們進行安排。
使用 Mastra 開發 AI Agent
14 小時這門課程由講師親自指導,提供線上或線下培訓選項,主要對象為希望利用 Mastra 建構可擴展且具備可觀測性的 AI 系統的初階至中階軟體開發者與工程團隊。
完成本課程後,學員將能夠:
- 了解 Mastra 的架構及其與大型語言模型 (LLM) 和外部 API 的整合方式。
- 使用 TypeScript 設計並實現 AI Agent 和工作流程。
- 運用 Mastra 的可觀測性和記憶工具,監控並改善 Agent 效能。
- 利用 Mastra 的框架功能,部署可直接投入生產環境的 AI 應用。
Mastra 除錯、評估與 AI 代理品質保證
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此培訓由講師主導,可線上或線下進行。旨在幫助中階實務工作者嚴格測試代理行為,提升可靠性,並實施可衡量的評估流程。
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。