课程大纲

介绍 Agentic AI

  • 定义 AI 的自主能力
  • 传统 AI 与自主 AI 代理的关键区别
  • 自主 AI 在各行业中的应用案例

开发 Go 驱动的 AI Agents

  • 理解自主目标设定与优先级排序
  • 实施强化学习以实现自我改进
  • 基于反馈回路微调 AI 代理行为

多代理 Collaboration 与协调

  • 建立能够协作与沟通的 AI 代理
  • 在自主系统中进行任务分配与角色指派
  • 多代理团队合作的实际案例

自适应 AI-人类互动

  • 根据用户行为个性化 AI 回应
  • 情境感知与动态决策
  • 设计智能且响应迅速的 AI 代理用户体验

在应用中部署 Agentic AI

  • 将自主 AI 与 API 和第三方工具整合
  • 确保 AI 部署的可扩展性与效率
  • 成功的自主 AI 实施案例研究

伦理考量与挑战

  • 在 AI 代理中平衡自主性与控制
  • 解决 AI 偏见与伦理问题
  • 自主 AI 系统的监管框架

Agentic AI 的未来趋势

  • AI 自主性的新兴进展
  • 利用新技术扩展自主能力
  • 对 AI 驱动的自动化与决策的预测

总结与下一步

要求

  • AI代理和自动化的基础知识
  • Python 程式设计的经验
  • 基于API的AI整合理解

目标受众

  • 提升自主系统的AI开发者
  • 优化AI驱动工作流程的自动化工程师
  • 改善人机互动的UX设计师
 14 小时

即将举行的公开课程

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