中关村AI Agents培训

本课程为讲师指导的培训（中关村 线上或线下），面向希望利用 DeepSeek 构建智能AI代理和自主系统的高级AI工程师、机器人开发人员和自动化专家。

培训结束后，学员将能够：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架构和功能。
• 将 DeepSeek 集成到AI代理中，用于决策和自动化。
• 应用强化学习技术训练自主系统。
• 在实际环境中部署AI驱动的自主代理。

本课程为讲师指导的中关村线上或线下培训，面向中级AI开发者、安全专家及合规官，助力其设计并部署安全的AI智能体，同时应对伦理挑战与鲁棒性需求。

完成培训后，学员将能够：

• 理解AI智能体开发中的安全风险与伦理挑战；
• 在AI模型中落实“安全优先”的设计原则；
• 应用对抗鲁棒性技术，防范针对AI智能体的攻击；
• 确保符合AI伦理准则及监管标准。

这门关于中关村的实用课程，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。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级到高级AI开发者、研究人员和多媒体工程师，旨在帮助他们构建能够理解和生成多模态内容的AI代理。

培训结束后，学员将能够：

• 开发能够处理和整合文本、图像和语音数据的AI代理。
• 实现多模态模型，如GPT-4 Vision和Whisper ASR。
• 优化多模态AI流程，提高效率和准确性。
• 将多模态AI代理部署到实际应用中。

本由讲师主导的线下或线上培训在 中关村 面向初级至中级开发者和设计师，旨在帮助学员理解并构建适用于各种场景的AI驱动个人助理。

完成本培训后，学员将能够：

• 理解AI驱动个人助理的核心原理。
• 掌握将语言模型与智能助理整合的基础知识。
• 利用AI框架和工具构建并定制个人助理。
• 在不同行业中部署个人助理以解决实际问题。

本次由讲师指导的培训在中关村（线上或线下）面向希望为企业应用定制和部署基于LLM的AI代理的高级AI工程师、企业软件开发人员和业务领导者。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解开源LLM的架构和能力。
• 为企业用例定制和微调LLM。
• 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
• 将基于LLM的代理集成到业务工作流程中。

本次由讲师主导的中关村（线上或线下）培训，面向高级机器人工程师、AI研究人员和自动化专家，旨在帮助他们开发用于复杂任务和人机协作的AI驱动的自主机器人系统。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解AI代理在机器人决策和自动化中的作用。
• 实现AI驱动的导航和避障功能。
• 开发人机协作的机器人系统。
• 部署AI驱动的感知和控制系统于机器人中。

本次中关村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。

本课程为讲师指导的中关村（线上或线下）培训，面向中级水平的金融专业人士、风险分析师和AI工程师，旨在帮助其开发并部署用于金融自动化和欺诈检测的AI驱动解决方案。

完成本培训后，参与者将能够：

• 理解AI在金融自动化和欺诈检测中的作用。
• 构建用于检测欺诈交易的AI模型。
• 利用机器学习进行实时风险评估。
• 部署AI驱动的金融监控系统。

本课程为讲师主导的实时培训 中关村（线上或线下），面向初中级客服专业人员、聊天机器人开发人员和自动化团队，旨在帮助实施AI驱动的客服与服务自动化解决方案。

培训结束后，学员将能够:

• 理解AI驱动客服的基础。
• 开发并集成AI聊天机器人以处理客户查询。
• 利用NLP和机器学习增强聊天机器人交互。
• 在实际客服应用中部署AI智能体。

本课程由讲师主导，提供中关村（线上或线下）培训，面向希望实施AI驱动的医疗解决方案的中级到高级医疗专业人员和AI开发者。

通过本课程，学员将能够：

• 了解AI代理在医疗和诊断中的作用。
• 开发用于医学图像分析和预测诊断的AI模型。
• 将AI与电子健康记录（EHR）和临床工作流程集成。
• 确保符合医疗法规和伦理AI实践。

本课程为讲师主导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向初级到中级水平的AI开发者和UI/UX设计师，旨在帮助他们学习如何构建、优化和部署AI驱动的虚拟助手。

通过本培训，参与者将能够：

• 设计有效的对话式AI工作流和UI/UX界面。
• 实现AI驱动的自然语言处理（NLP）模型。
• 将AI助手与API和第三方平台集成。
• 部署和维护AI助手以应用于实际场景。

本课程为讲师指导的 中关村 实时培训（线上或线下），面向希望掌握 AI 智能体部署与管理技术的高级专业人士。

完成本培训后，学员将能够：

• 设计和实现可扩展的 AI 部署流水线。
• 利用 Docker 和 Kubernetes 等工具对 AI 智能体进行容器化封装与编排。
• 监控并优化生产环境中的 AI 智能体。
• 为 AI 智能体部署实施 CI/CD 工作流。
• 确保符合安全与数据治理合规要求。

本课程为讲师主导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望掌握强化学习技术并实施AI智能体以解决复杂问题的高级AI专业人员。

完成本培训后，参与者将能够：

• 理解强化学习与马尔可夫决策过程（MDP）的核心原理。
• 设计与实现Q-Learning、SARSA及深度Q网络（DQN）等强化学习算法。
• 利用OpenAI Gym等框架及强化学习库进行实际应用。
• 训练AI智能体解决现实中的多步决策问题。
• 应对强化学习训练中的挑战，如探索-利用权衡及收敛性。

本课程为讲师主导的培训，在中关村（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。

这种由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望掌握设计、构建和部署 MAS 技能的高级 AI 专业人员，以解决复杂的实际问题。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解多代理系统架构的原理。
• 在 MAS 中实施沟通、协调和决策策略。
• 应用博弈论对代理交互进行建模并解决冲突。
• 利用 JADE 等框架创建可扩展的 MAS 解决方案。
• 解决 MAS 中的可扩充性、信任和紧急行为等挑战。

本次由讲师主导的培训在中关村（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。

本课程为讲师指导的中关村（线下或线上）培训，面向希望利用AI代理实现业务流程自动化的中级业务分析师、RPA开发人员和AI专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解AI代理在业务流程自动化中的作用。
• 识别关键业务领域中的自动化机会。
• 开发针对客户支持、财务和供应链工作流程的AI驱动解决方案。
• 将AI代理与现有的RPA和业务系统集成。
• 评估并优化AI自动化策略，以提高效率。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级游戏开发者和AI爱好者，旨在帮助他们有效地将AI代理集成到游戏应用中。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI代理在现代游戏中的作用。
• 使用决策树和有限状态机开发决策系统。
• 实现A*等路径寻找算法，用于游戏内导航。
• 应用强化学习技术创建自适应的AI行为。
• 优化AI在实时游戏环境中的性能。

本课程为讲师指导的培训，在中关村（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。

这种由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望更深入地研究用于实际应用的自主代理的设计和开发的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Autonomous Agent 的基本概念。
• 探索自主 AI 代理的实际应用。
• 使用强化学习设计、训练和实施代理。
• 将座席集成到现有系统中，以实现自动化和决策。
• 解决部署 Autonomous Agent 时的道德注意事项和挑战。

本课程采用讲师主导的线上培训或线下培训模式，在中关村进行，面向希望理解AI智能体工作原理并构建交互式聊天机器人系统的初级专业人员。

完成本培训后，学员将能够：

• 掌握AI智能体的基础知识及其应用。
• 探索自然语言处理（NLP）的核心原理。
• 为聊天机器人设计对话流程。
• 使用Python及相关工具开发功能完整的聊天机器人。
• 部署聊天机器人，使其能够与真实用户进行交互。

本课程为在中关村开展的讲师授课培训（线上或线下），面向希望理解并创建简单AI智能体以解决实际问题的初级专业人士。

完成本课程后，学员将能够：

• 理解AI智能体的基本概念。
• 识别不同类型的AI智能体及其应用。
• 为实际任务设计并实现基础AI智能体。
• 探索构建AI智能体的工具与框架。

这种在中关村（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。

在 中关村（线上或线下）进行的这场由讲师引导的实时培训，旨在帮助希望将大语言模型 (LLM) 和 AI 集成到其监控、告警及事件分析工作流中的观测性和 SRE 工程师。

本高级实践研讨会面向软件工程师、架构师、技术负责人、工程经理和交付团队，旨在帮助他们了解人工智能如何加速从需求分析到生产就绪代码的完整软件交付生命周期。

在中关村举办的讲师主导型实时培训（线上或线下），面向希望利用Microsoft Azure为业务应用构建、测试和部署AI智能体的初学者、中级及高级开发人员与技术专业人士。

课程结束时，参与者将能够：理解Azure上的AI智能体架构，创建并配置可用智能体，将智能体连接至业务知识源，以及评估并为智能体部署做好准备。

本次由讲师主导的中关村培训（线上或线下）面向希望使用 OpenAI Codex CLI 自动化编码任务、审查代码并从终端运行多步骤工作流程的软件开发人员和 DevOps 团队。

培训结束后，参与者将能够安装并配置 Codex CLI，通过自然语言提示执行任务，管理审批模式，并与 Git 和 CI 流水线集成。

本次由讲师指导的中关村培训（线上或线下）面向希望使用 GitHub Copilot 代理模式自主构建功能、运行测试并管理更大编码任务的开发人员。

培训结束后，参与者将能够激活代理模式，在代理循环中规划和迭代，执行终端命令，并实施企业治理。

本次由讲师指导的中关村培训（线上或线下）面向希望使用Cursor更快构建功能、跨文件重构并管理团队范围内AI工作流的开发人员和负责人。

培训结束后，参与者将能够使用Composer和代理模式导航、通过上下文感知聊天定位代码、部署团队工作区，并将Cursor与版本控制集成。

本课程为讲师引导的中关村线上或线下培训，面向希望使用DeepSeek Harness构建、操作和扩展AI编码代理的软件开发人员和AI工程师。

本课程由讲师带领，在中关村以线上或线下形式进行，面向中级水平的解决方案架构师、AI工程师、开发人员及技术服务团队。课程旨在利用腾讯ADP构建具备RAG、工作流自动化及运营护栏的企业级AI智能体。

完成本培训后，参与者将能够：设计基于ADP的智能体，创建知识管道，编排工作流和多智能体模式，并应用生产环境护栏。

这是一门在 中关村 进行的线上或线下讲师主导培训。面向不同级别的开发者和技术专家。旨在利用 Google Cloud 构建能自动化任务、使用工具并处理业务数据的 AI 智能体。

培训结束后，参与者将能够：解释 AI 智能体概念，使用 Vertex AI 构建智能体，连接外部工具和数据的智能体，以及部署用于业务场景的智能体。

本次由讲师主导的中关村培训（线上或线下）面向希望使用Hermes Agent自动化开发任务、管理基础设施并构建持久AI工作流的开发人员和DevOps专业人员。

培训结束后，参与者将能够安装和配置Hermes Agent，跨多个平台与其交互，使用40多种内置工具，并在各种后端上进行部署。

本讲师主导的实时培训在中关村（线上或线下）进行,面向希望使用赫尔墨斯智能体来自动化工作、创建可复用的AI驱动流程并提升团队生产力的业务用户、运营团队和技术专业人员。

通过本培训,学员将能够：解释赫尔墨斯智能体的基础知识、设置并使用核心功能、构建实用工作流,并应用良好的操作实践

这门在中关村举办的由讲师主导的实时培训（线上或线下）旨在帮助开发者使用Hermes Agent设计并运行用于代码辅助的安全本地AI工作流。

完成本培训后，参与者将能够：解释Hermes Agent的概念，配置安全的本地代理环境，构建实用的编码工作流，并应用安全和治理控制。

本在中关村地区提供的讲师主导实时培训（线上或线下）旨在帮助开发者和技术团队利用Ollama与开放模型，在企业内部基础设施上构建并运行私有代理式AI解决方案。

完成本培训后，学员将能够：安装和配置Ollama，在本地评估并运行开放模型，创建简单的代理式及检索型工作流，并为受监管环境应用安全与治理控制措施。

本次由讲师主导的培训中关村（线上或线下）面向希望构建MCP兼容工具服务器并将其与代理客户端集成的后端开发人员。

在培训结束时，参与者将能够实现MCP服务器、将其连接到Claude Code和OpenClaude、切换传输方式并维护内部工具注册表。

本在中关村举办的讲师主导的现场培训（线上或线下），面向希望利用MCP将AI助手与外部工具、数据及企业服务连接的初级/中级/高级AI专业人士。

通过本课程，学员将能够：解释MCP概念，识别关键架构组件，搭建基础集成，并应用安全最佳实践。

中关村（线上或线下）提供的由讲师现场指导的实时培训，面向初中级开发人员和技术团队，他们希望利用 OpenAI API 构建能够进行推理、使用工具并执行多步骤任务的 AI 智能体。

完成本培训后，参与者将能够：设计智能体工作流，连接工具和外部数据，管理上下文和响应，并测试智能体以满足业务需求。

本次由讲师指导的中关村培训（线上或线下）面向中级/高级开发人员和技术专业人员，旨在帮助他们使用OpenClaw构建和运行实用的AI代理，通过聊天和工具集成来自动化工作。

培训结束后，学员将能够：安装和配置OpenClaw，连接LLM提供商，使用和调整技能以实现自动化，并应用基本的安全和操作护栏。

本次由讲师主导的中关村培训（线上或线下）面向希望使用 Pi 构建轻量级、可自定义的终端代理工作流的高级开发人员。

培训结束后，参与者将能够安装 Pi，使用 TypeScript 技能扩展它，调整工作流以适应团队标准，并通过 npm 分享扩展。

中关村的此次讲师主导的线上或线下培训，面向希望使用Pi Coding Agent生成代码、审查变更并简化基于终端的开发工作流的开发人员。

完成本次培训后，参与者将能够：解释Pi Coding Agent概念，设置并有效使用该工具，将其应用于实际编码任务，并采用安全的团队工作流。