Python 自主代理開發：工具、SDK 與編排培訓
Python 是驅動自主 AI 代理開發與運作的核心語言。本課程著重於使用 LangChain 和 AutoGen 等現代 SDK 與框架，進行實務應用以建立、連接並管理代理工作流程。
本課程由講師帶領的線上或線下培訓活動，針對具備中階水平的後端工程師、平台工程師及機器學習工程師設計。課程內容旨在協助學員使用 Python 工具與 API 來實作並編排自主代理。
完成此培訓後，參與者將能夠：
- 設定並配置基於 Python 的代理系統開發環境。
- 使用 LangChain 和 AutoGen 等流行代理 SDK 來建立功能性代理。
- 整合工具與 API，以擴充代理能力。
- 編排多代理工作流程及溝通模式。
- 應用除錯、測試與維護代理程式碼庫的最佳實踐。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 實作程式設計練習與現場示範。
- 建立端到端代理工作流程的實務專案。
課程客製化選項
- 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
代理開發 Python 環境介紹
- 設定 Python、虛擬環境與相依性管理。
- 使用 Git 和 Docker 進行版本控制與隔離。
- 可復現環境的最佳實踐。
代理 SDK 與框架概述
- LangChain、AutoGen 及其他新興 SDK。
- 代理結構與生命周期：感知、推理與行動。
- 比較 SDK 功能與架構風格。
在 Python 中建立功能性代理
- 使用 LangChain 建立簡單代理。
- 連接代理至外部工具與 API。
- 處理輸入/輸出、記憶體與持久性。
工具與 API 整合
- 定義並註冊供代理使用的工具。
- 安全 API 整合與金鑰管理。
- 使用外部資料來源與自訂函式呼叫。
代理編排與溝通模式
- 使用 AutoGen 進行多代理協作。
- 任務委派與規劃邏輯。
- 事件驅動與非同步編排。
測試、除錯與可觀測性
- 使用模擬輸入與受控環境測試代理。
- 除錯訊息流程與工具呼叫。
- 實施結構化日誌記錄與效能指標。
部署與生產考量
- 打包並容器化 Python 代理服務。
- 整合 CI/CD 管線。
- 擴充、監控及維護長期運行的代理。
總結與下一步
最低要求
- 具備 Python 程式設計與套件管理知識。
- 熟悉 REST API 及 JSON 資料結構。
- 對 Python 非同步 I/O 有基本認識。
受眾對象
- 後端工程師
- 平台工程師
- 機器學習工程師
21 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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