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

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