使用Python的Agentic AI工程 — 构建自主智能体 培训
本课程教授使用Python设计、构建、测试和部署智能体（自主）系统的实用工程技术。内容涵盖智能体循环、工具集成、记忆与状态管理、编排模式、安全控制以及生产环境考量。
本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中高级机器学习工程师、AI开发者和软件工程师，旨在帮助学员使用Python构建稳健、可投入生产的自主智能体。
培训结束后，学员将能够：
- 设计并实现智能体循环及决策工作流。
- 集成外部工具和API以扩展智能体能力。
- 为智能体实现短期和长期记忆架构。
- 协调多步骤编排和智能体组合。
- 对已部署的智能体应用安全、访问控制和可观测性最佳实践。
课程形式
- 互动讲解与讨论。
- 使用Python和流行SDK构建智能体的动手实验。
- 基于项目的练习，产出可部署的原型。
课程定制选项
- 如需定制本课程，请联系我们安排。
感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
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课程大纲
Agentic AI基础
- 什么是自主智能体：定义与分类
- 智能体循环：感知、决策、行动、观察周期
- 智能体职责与范围的设计模式
Python工具和智能体SDK
- 使用LangChain等SDK快速构建智能体
- 异步编程、任务队列和子进程管理
- 打包、虚拟环境和可复现的开发工作流
集成外部工具和API
- 设计工具接口和安全调用模式
- 连接Web API、数据库和内部服务
- 管理凭据、密钥和最小权限访问
记忆、状态和上下文管理
- 短期上下文窗口和提示工程技巧
- 长期记忆架构：Redis、向量存储、检索增强
- 一致性、缓存策略和记忆卫生
编排、规划和多步骤工作流
- 链式行动、子智能体和任务分解
- 规划算法与启发式编排
- 处理失败、重试和补偿行动
安全、测试和可观测性
- 威胁模型、红队测试和输入输出净化
- 智能体的单元、集成和端到端测试
- 智能体行为的日志、指标、追踪和告警
智能体的部署、扩展和MLOps
- 容器化、CI/CD管道和发布策略
- 成本控制、速率限制和资源优化
- 监控、治理和运营手册
总结与后续步骤
要求
- 理解Python编程
- 有REST API和异步I/O经验
- 熟悉机器学习概念和预训练LLM
目标受众
- 机器学习工程师
- AI开发者
- 软件工程师
21 小时
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