课程大纲

Agentic AI 基础

  • 什么是自主代理:定义与分类
  • 代理循环:感知、决策、行动、观察循环
  • 代理职责与范围的设计模式

Python 工具与代理 SDK

  • 使用 LangChain 和类似 SDK 快速构建代理
  • 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

集成外部工具与 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
  • 管理凭证、密钥和最小权限访问

内存、状态与上下文管理

  • 短期上下文窗口与提示工程技术
  • 长期内存架构:Redis、向量存储、检索增强
  • 一致性、缓存策略与内存管理

编排、规划与多步骤工作流

  • 链式操作、子代理与任务分解
  • 规划算法与启发式编排
  • 处理失败、重试与补偿操作

安全、测试与可观测性

  • 威胁模型、红队测试与输入/输出净化
  • 代理的单元测试、集成测试与端到端测试
  • 代理行为的日志记录、指标、追踪与告警

部署、扩展与 MLOps 代理

  • 容器化、CI/CD 管道与发布策略
  • 成本控制、速率限制与资源优化
  • 监控、治理与操作手册

总结与下一步

要求

  • 了解 Python 编程
  • 具备 REST API 和异步 I/O 经验
  • 熟悉机器学习概念和预训练 LLM

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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