感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
代理式AI系统简介
- 定义代理式AI及其能力
- 基于规则的AI与自主AI的关键区别
- 应用案例与行业应用
代理式AI系统架构
- 构建自主AI的框架与工具
- 设计具有目标驱动能力的AI代理
- 实现记忆、上下文感知与适应性
使用Python和API开发AI代理
- 使用OpenAI和DeepSeek API构建AI代理
- 将AI模型与外部数据源集成
- 处理API响应并优化代理交互
优化多代理协作
- 设计用于合作与竞争任务的AI代理
- 管理代理通信与任务分配
- 扩展多代理系统以应对实际应用
增强代理式AI的决策能力
- 强化学习与自我改进的AI代理
- 规划、推理与长期目标执行
- 在自动化与人工监督之间取得平衡
代理式AI的安全性、伦理与合规
- 解决偏见并确保负责任的AI部署
- AI驱动决策的安全措施
- 自主AI系统的法规考量
代理式AI的未来趋势
- AI自主性与自学习系统的进展
- 通过多模态学习扩展AI代理能力
- 为下一代自主AI做准备
总结与下一步
要求
- 对AI和机器学习概念的基本理解
- 具备Python编程经验
- 熟悉基于API的AI模型集成
受众
- 开发自主AI系统的AI工程师
- 探索多智能体AI框架的ML研究人员
- 实现AI驱动自动化的开发者
14 小时
客户评论 (1)
实务练习
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
课程 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
机器翻译