北京智能体人工智能培训

北京中的本次实时培训探讨代理型AI如何重塑组织工作流、人才战略及岗位设计。适合中阶专业人员，内容涵盖自主决策、企业准备度及治理框架，以确保负责任且合规的AI采用。

本讲师指导训练营在北京举办，提供动手实践体验，帮助学员使用Python构建自主AI代理。参与者将完成五个渐进式项目，涵盖设计模式、API编排和多代理工作流，从理论走向真实场景部署。

这门关于北京的实用课程，将指导您在资源受限设备上部署智能体AI。学习使用Python、TensorFlow Lite和PyTorch Mobile构建、优化和管理轻量级代理，以实现本地推理，从而提升速度、隐私性和可靠性。

本讲师主导的线上或线下培训在 北京 中介绍智能体AI，涵盖提示工程、设计模式和负责任的使用。参与者学习使用Python构建简单的智能体工作流，集成工具，并实施安全实践，以实现有效、安全且可扩展的自主系统。

此北京讲师主导的现场培训指导中级专业人士设计并扩展用于业务自动化的Agentic AI。学习如何映射工作流、集成工具，并在客户服务、供应链和营销中构建实用用例，确保产生可衡量的影响。

本次北京培训指导高级专业人士使用Python设计和实现多智能体系统。内容涵盖智能体协调、强化学习，以及使用Mesa和Ray等框架进行分布式计算，最终完成一个动手实践的毕业项目。

本讲师指导的北京培训涵盖面向智能体AI的强化学习与决策。学员将使用Python实现DQN、PPO和A3C，利用OpenAI Gym建模环境，并将这些技术集成到机器人和规划系统中，实现真实世界的自适应行为。

本次在北京举办的培训，帮助高级专业人士掌握在生产环境中扩展和运营Agentic AI系统的技能。内容涵盖MLOps、可观测性和成本控制，助力设计弹性、可观测且成本优化的大规模部署管道。

本讲师引导的北京培训帮助BI专业人员利用WrenAI实现传统系统现代化。您将评估现有环境，规划向对话式分析的迁移，并领导应变管理工作，以确保成功采用并产生业务影响。

这门在 北京 开展的讲师指导培训，涵盖智能体AI系统的治理、身份管理和红队测试。高级从业者将设计安全部署，实施最小权限访问，并执行对抗性测试，以缓解生产环境中的现实威胁。

此讲师带领的北京线上或线下培训，聚焦于自主AI智能体的Python实践实现。内容涵盖LangChain和AutoGen等现代SDK，助力工程师自信地构建、连接并编排复杂的智能体工作流。

本课程的讲师指导式培训北京帮助财务专业人员使用WrenAI建模KPI，并设计合规感知的仪表板。学员将掌握集成数据源、确保审计合规以及构建风险管理报告等实用技能，以有效支持决策。

这门北京讲师主导的线上培训，涵盖使用Python构建自主智能体的实用技术，包括智能体循环、工具集成、记忆管理、编排和安全控制。适合ML工程师，专注于部署健壮的生产就绪智能体。

本讲师引导培训在 北京 环境下开展，旨在赋予高级专业人员WrenAI质量保证的核心技能。学员将学习评估自然语言转SQL的准确性，应用提示词调优，并实施可观察性框架。本课程是确保企业级可靠性和合规性的理想选择。

通过本次在北京的讲师指导培训，探索医疗保健中的Agentic AI。学习设计、评估和管理用于临床的代理工作流。参与者将通过动手实验和基于场景的练习，构建检索增强代理、应用护栏并掌握治理。

本课程为讲师主导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向中级AI开发人员和自动化专家，旨在帮助他们将自主能力集成到AI驱动的应用中。

培训结束后，学员将能够：

• 理解Agentic AI和自主决策的原理。
• 实现具有自我优化技术的目标驱动型AI代理。
• 集成多代理协作以解决复杂问题。
• 通过自适应用户体验增强AI与人类的互动。
• 在实际应用中部署Agentic AI模型。

本讲师主导的实时培训北京帮助运营专业人员掌握WrenAI电子表格和指标库。学习构建AI驱动的报告，连接实时数据，并优化工作流，以加速运营分析并推动高效的业务报告。

本次由讲师主导的培训在北京（线上或线下）进行，面向希望使用Agentic AI框架开发和优化多智能体系统的高级专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Agentic AI在多智能体环境中的原理。
• 开发能够自主互动的AI驱动智能体。
• 实施强化学习以实现自适应AI行为。
• 优化多智能体协作与竞争。
• 将Agentic AI应用于机器人、游戏和企业自动化中。

本课程为在 北京 进行的讲师指导培训，旨在赋予中级工程师使用 WrenAI API 进行实际应用开发的技能。学员将学习如何从自然语言生成 SQL，创建并嵌入图表，以及将该 API 集成到后端系统和内部工具中。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望利用 Agentic AI 实现企业级自动化和战略 AI 应用的高级专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解 Agentic AI 在企业应用中的作用。
• 将自主 AI 代理与企业系统集成。
• 优化 AI 驱动的工作流，以实现可扩展性和效率。
• 确保 AI 自动化的合规性、安全性和治理。
• 制定 AI 驱动的业务战略，推动数字化转型。

这门关于 北京 的实践培训将指导数据专业人员设置 WrenAI Cloud、连接多种数据源，并为分析建立数据模型。参与者将学习如何转化信息，并构建能够交付可执行业务洞察的交互式仪表板。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望利用Agentic AI在复杂业务和技术场景中进行决策的高级专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 理解AI自主决策的原理。
• 设计并实现能够以最少人工干预运行的AI代理。
• 将Agentic AI集成到自动化工作流和业务系统中。
• 优化AI驱动的决策过程，提高效率和可扩展性。
• 确保AI自主性中的合规性、安全性和伦理考量。

在北京中，学习使用WrenAI OSS构建健壮的语义层并优化文本转SQL。这门面向高级数据和ML工程师的培训涵盖提示词调优、护栏实施，以及无缝集成到管道和分析工作流，确保持续可靠的性能。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望在实际应用中构建和实施自主AI系统的中级AI工程师、ML研究人员和开发者。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解自主AI系统的核心原理。
• 实现能够自主推理和行动的AI智能体。
• 将自主AI与API和第三方服务集成。
• 优化多智能体协作以处理复杂任务。
• 应对自主AI中的伦理、安全性和可扩展性挑战。

这门在 北京 进行的实时培训，帮助 SaaS 团队通过 Embedded API 将 WrenAI 的 GenBI 嵌入到面向客户的产品中。您将学习如何配置白标分析，设计安全的多租户部署，并在现代可扩展的 SaaS 环境中优化性能同时确保合规。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望了解Agentic AI基本原理、能力及其对各行业潜在影响的初级专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Agentic AI的核心原则。
• 区分传统AI与自主AI代理。
• 探索Agentic AI在各行业的实际应用。
• 评估部署自主AI系统的优势与挑战。
• 分析Agentic AI的伦理与安全考虑。

本讲师主导的 北京 培训，旨在帮助产品团队掌握采用 WrenAI 进行对话式分析的技能。参与者将学习如何设计可靠的 NL 转 SQL 工作流，标准化指标，并将自助式 BI 仪表板直接嵌入其日常产品管理流程中。

本5天课程在北京领域赋能财务专业人员，掌握高级分析、AI辅助Python和代理AI技能。学习构建智能仪表板，简化总账运营，设计自主工作流程以支持财务分析、报告和战略决策。

这是一门为期一天的课程，为软件工程师、技术主管和开发团队提供实用框架，以便在实际软件项目中与 AI 编程代理有效协作。本课程不仅关注提示技巧，还探讨完整的代理生态系统，包括上下文工程、可重用工作流、MCP（模型上下文协议）集成、反馈循环、安全以及组织内的推广。

AI代理正从研究演示转向生产系统，这些系统能够在文本、图像、语音和工具驱动的工作流程中自主行动，从而提高了工程严谨性、对抗鲁棒性和监管责任的标准。本次讲师主导的培训将带领高级从业者全面了解代理生命周期，从设计单代理和多代理系统到集成多模态感知，并通过现代框架协调代理行为。Python实践实验室逐步构建一个生产级的多代理系统，参与者随后使用对抗技术和对抗鲁棒性工具箱对其进行压力测试。课程最后涵盖NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、欧盟AI法案和GDPR的合规性、安全部署、监控和事件响应，使参与者能够交付具备能力、可防御且合规的代理。

这种在北京（线上或线下）进行的讲师主导的实时培训，面向希望利用阿里云构建能够自动化任务、回答问题并连接业务系统的AI智能体的初学者和中阶开发人员及云从业者。

在本培训结束时，学员将能够：理解阿里云上的AI智能体架构，构建一个简单的智能体工作流，将智能体连接到企业知识库和工具，并在云环境中部署和监控智能体。

这种由讲师引导的线下培训或线上培训在 北京 面向中级开发者，旨在帮助他们使用Claude API和Agent SDK设计、构建并测试AI代理。

完成本培训后，参与者将能够：

• 使用系统提示词、结构化输出和流式传输调用Messages API
• 定义工具并实现可靠的工具使用循环
• 通过MCP服务器将代理连接到外部系统
• 使用Claude Agent SDK构建和运行代理，包括权限和子代理
• 通过提示词缓存和合理的上下文处理来降低成本和延迟
• 使用小型评估集测试、记录并监控代理行为

Claude Cowork 接管完整任务，例如研究、文档编制和文件处理，而不是逐条回答提示。本课程教授如何撰写良好的任务分配，检查计划并审查结果。参与者将委托三个实际任务，并设置定期任务。

此由讲师主导的现场培训在 北京 举行，面向：知识工作者、助理，以及希望将整个任务委托给 Claude，而非逐步聊天进行的项目和部门主管。

完成本培训后，参与者将能够：

• 了解 Cowork 中聊天与委托工作的区别
• 制定包含目标、材料、限制和验收标准的任务分配
• 从文件夹中创建文档、电子表格和演示文稿
• 将研究从提问委托至完成报告
• 在 Cowork 中使用插件、技能和连接器
• 定义审批点、备份和安全文件夹访问

课程形式

• 时长：1 天（7 小时）
• 与讲师互动培训，讨论，并基于参与者自身用例进行实操练习
• 第 1 天成果：每位参与者已向 Cowork 委托三个实际任务，审查结果，并设置了定期任务。

课程定制选项

• 如需申请本课程定制培训，请联系我们安排。

智能代理（Agents）让团队能够以受控的方式回答知识问题并支持文档流程。本课程为期两天，第一天涵盖 Agent Builder，第二天涵盖 Copilot Studio，包括审批步骤和测试用例。学员结业时将拥有一个经过测试的知识智能代理和一个 Studio 智能代理草稿。

本次由讲师主导的北京培训，面向以下人群：希望构建自有 Copilot 智能代理以处理知识问答和文档流程的关键用户、AI 先锋及部门负责人。

完成本培训后，学员将能够：

• 判断何时 Copilot Chat 已足够，何时需要部署智能代理
• 在 Agent Builder 中构建知识智能代理，定义受众、知识源及限制条件
• 理解 Copilot Studio 中智能代理的结构，并创建首个智能代理
• 将文档流程拆解为可审查的步骤，并引入人工审批环节
• 利用测试用例和验收标准测试智能代理
• 对角色、权限、许可证及运营操作进行分类管理

课程形式

• 时长：2 天（每天 7 小时）
• 互动式培训，包含讲师指导、讨论及基于学员实际用例的实操练习
• 第一天成果：每位学员拥有一个经过测试的知识智能代理，以及针对自身工作场景的工具映射图
• 第二天成果：每位学员拥有一个带审批功能的 Studio 智能代理草稿、两个经过测试的流程用例，以及针对自身用例的路线图

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制化培训，请联系我们以便安排

基于企业文档的助手可以回答关于政策、手册和流程的问题，并标明来源。本课程将展示如何准备文档、选择合适的平台、在无代码环境下构建代理，并使用问题目录来衡量其回答质量。参与者还将编写维护计划。

此讲师引导式实时培训北京面向：希望从自己的文档、政策和手册中提供答案的团队、知识负责人和关键用户。

完成此培训后，参与者将能够：

• 理解AI如何基于文档回答问题（简单解释RAG）及其局限性
• 准备文档以确保回答正确
• 为知识代理选择合适的平台
• 在无代码环境下构建并共享知识代理
• 使用问题目录和来源引用验证答案
• 定义运营中的维护、角色和内容时效性

课程形式

• 时长：1天（7小时）
• 与讲师进行互动培训，包括讨论和针对参与者自身用例的实操练习
• 第1天成果：每位参与者都拥有基于自身文档的共享知识代理，已测量的命中率以及维护计划。

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。

Langdock将多种AI模型、助手、公司知识和工作流整合到一个平台中。本课程涵盖日常聊天使用、构建和分享助手、连接知识源以及设置带人工审批的工作流。同时涵盖数据、角色和推广规则。<\/p>

这场由讲师指导的培训在北京进行，面向使用或正在引入Langdock作为中央AI平台的公司部门及关键用户。<\/p>

培训结束后，参与者将能够：<\/p>

• 熟练操作Langdock，包括聊天、模型、助手、知识和工作流<\/li>
• 为每项任务选择合适的模型<\/li>
• 使用指令和公司知识构建助手，并在团队中分享<\/li>
• 连接SharePoint、OneDrive等来源作为知识库<\/li>
• 设置带人工审批的简单工作流<\/li>
• 定义公司数据、角色和审批规则<\/li> <\/ul>

  课程形式<\/strong><\/p>

  • 时长：2天（每天7小时），也可线上分4个半天进行<\/li>
  • 与讲师互动培训，包括讨论和针对参与者自身用例的实操练习<\/li>
  • 第一天成果：每位参与者拥有模板、知识文件夹和共享助手，用于自身领域<\/li>
  • 第二天成果：每位参与者拥有带审批的工作流、连接的知识源以及未来30至60天的计划<\/li> <\/ul>

    课程定制选项<\/strong><\/p>

    • 如需定制本课程培训，请联系我们安排<\/li> <\/ul>