课程大纲

Agentic AI简介

  • 定义AI中的自主能力。
  • 传统AI代理与Agentic AI的关键区别。
  • Agentic AI在各行业的应用案例。

开发目标驱动型AI代理

  • 理解自主目标设定与优先级。
  • 实施自我改进的强化学习。
  • 基于反馈循环微调AI代理行为。

多代理协作与协调

  • 构建能够协作与沟通的AI代理。
  • 代理系统中的任务委派与角色分配。
  • 多代理团队合作的实际案例。

自适应AI与人类互动

  • 基于用户行为个性化AI响应。
  • 情境感知与动态决策。
  • 设计智能且响应迅速的AI代理的用户体验。

在实际应用中部署Agentic AI

  • 将Agentic AI与API及第三方工具集成。
  • 确保AI部署的可扩展性与效率。
  • Agentic AI成功实施的案例研究。

伦理考虑与挑战

  • 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。
  • 通过新技术扩展自主能力。
  • AI驱动自动化与决策的预测。

总结与下一步

要求

  • 具备AI代理和自动化的基础知识。
  • 有Python编程经验。
  • 了解基于API的AI集成。

受众

  • 致力于增强自主系统的AI开发人员。
  • 优化AI驱动工作流的自动化工程师。
  • 改善人类与代理互动的UX设计师。
 14 小时

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