DeepSeek Harness:构建与扩展AI编码代理 培训
DeepSeek Harness(dsh)是DeepSeek AI推出的开源代理框架,用于构建和运行AI编码代理。它基于Cordis插件框架构建,采用“一切皆插件”的架构,模型适配器、工具注册表、会话日志和代理循环均为可替换组件,并在启动时进行配置。
本课程为讲师引导的线上或线下培训,面向希望使用DeepSeek Harness在项目中构建、操作和扩展AI编码代理的软件开发人员和AI工程师。
培训结束后,学员将能够:
- 安装并运行DeepSeek Harness,配置模型
- 通过Web界面和命令行执行编码任务
- 解释Cordis插件架构和扩展点
- 为Harness开发和发布自定义插件
- 通过SDK和无头模式实现自动化
课程形式
- 互动式讲授与讨论
- 大量练习与实操
- 在实时实验环境中进行动手实践
课程定制选项
- 如需定制培训,请联系我们安排
课程大纲
DeepSeek Harness简介
- DeepSeek Harness是什么及其定位
- “一切皆插件”的设计理念
- Web界面、命令行和无头模式
安装与首次运行
- Node.js要求和软件包安装
- 使用npx启动Web界面
- 从源代码构建和运行
模型配置
- 设置DeepSeek API密钥
- 选择和切换模型
- 添加OpenAI兼容端点
工作区与会话
- 选择和切换工作区
- 会话组合器和对话流程
- 读取、编辑和生成文件
执行编码任务
- 总结代码库和导航代码
- 运行命令和委派任务
- 维护任务计划
权限与沙箱
- 批准和权限策略
- 限制文件和命令访问
- 本地和远程沙箱后端
内置工具与集成
- 文件系统、终端和Shell工具
- 模型上下文协议支持
- 语言服务器协议集成
子代理与委派
- 生成和分叉子代理
- 为其他编码代理提供产品提供者
- 跨会话委派工作
Cordis插件模型
- 插件作为服务、事件和效果
- 共享上下文和生命周期
- 为何没有特权核心
配置文件、捆绑包与设置
- 配置文件和捆绑包分层
- 使用cordis.patch.yml修补配置
- 检查启动树
核心子系统
- 仅追加会话日志
- 系统提示和工具模式组装
- 代理循环和轮次流程
事件与扩展点
- 会话、代理和能力事件
- 级联和拦截器事件
- 将行为映射到扩展点
插件开发
- 在上下文键上注册服务
- 添加工具和模型适配器
- 发布和发现插件
SDK、无头模式与自动化
- 从另一进程驱动Harness
- TypeScript和Python SDK
- 命令行和无头自动化
要求
- 了解软件开发基础
- 有使用命令线和Git的经验
- 熟悉JavaScript或TypeScript基础
受众
- 软件开发人员
- AI和机器学习工程师
- DevOps和平台工程师
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china@nobleprog.com 或拨打 400 6116 540
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- 理解 AgentCore 在 AI 智能体开发中的核心能力。
- 使用托管服务设计和配置简单的 AI 智能体。
- 集成工作流以增强智能体功能。
- 为生产环境部署和监控 AI 智能体。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- AgentCore 服务动手实验室。
- 从智能体概念到部署的引导练习。
课程定制选项
- 如需申请此课程的定制化培训,请联系我们以便安排。
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- 理解Mastra的架构,以及其与大语言模型和外部API的集成方式。
- 使用TypeScript设计和实现AI代理及工作流。
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培训结束后,学员将能够:
- 应用调试技术,识别并纠正代理行为问题。
- 使用结构化指标、基准和质量评分评估代理。
- 实施工具和工作流程,跟踪可靠性、漂移和幻觉。
- 设计QA策略,确保持续且可预测的代理性能。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 实际操作调试与评估练习。
- 使用可观测性工具进行代理行为的实时实验室分析。
课程定制选项
- 可根据要求安排定制的可靠性测试场景和行业特定的QA方法。
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培训结束后,学员将能够:
- 将基于Mastra的AI代理部署到受控的生产级环境中。
- 使用平台原语进行水平和垂直扩展。
- 实施可观测性管道,以跟踪代理的行为和性能。
- 优化运行时配置,以减少延迟、成本和操作风险。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 专注于实际部署场景的动手练习。
- 使用容器化和编排环境进行实时实验。
课程定制选项
- 可根据要求定制主题、动手实验或行业特定场景。
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通过完成本培训,学员将掌握以下技能:
- 使用Mastra的编排功能设计复杂的工作流。
- 协调多个代理执行并行或依赖任务。
- 实施工作流执行的监控和调试工具。
- 优化编排逻辑,提高可靠性、吞吐量和自动化效率。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 动手实践工作流设计与自动化练习。
- 在容器化的实验环境中进行实际实施。
课程定制选项
- 可根据需求提供定制的自动化场景、企业集成或工作流模式。
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14 小时Google Antigravity是一个以代理为中心的开发平台,用于编排、监督和协调AI驱动的编码和自动化工作流程。
本课程由讲师主导,提供线上或线下培训,面向希望设计、管理和优化Google Antigravity中多代理工作流程的中级专业人士。
完成本培训后,参与者将掌握以下技能:
- 在Manager界面中配置代理职责和编排管道。
- 生成并解读Antigravity工件,包括任务列表、计划、日志和浏览器记录。
- 实施验证策略,确保代理操作透明且可审计。
- 优化多代理协作,以应对复杂的开发和运维任务。
课程形式
- 引导式演示和实际操作示范。
- 基于真实工作流程挑战的场景练习。
- 在Antigravity工作空间中进行动手实验。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们讨论定制选项。
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本课程为讲师指导的培训(线上或线下),面向希望验证、确认和保护在Antigravity驱动环境中工作的AI agent输出的中高级专业人士。
完成本培训后,参与者将能够:
- 评估agent生成的代码工件的准确性和安全性。
- 使用结构化技术验证agent执行的任务。
- 有效分析浏览器记录并追踪agent活动。
- 应用质量保证和安全原则,确保agent工作流程的可靠性。
课程形式
- 讲师指导的技术简报和讨论。
- 专注于验证真实agent工作流程的实践练习。
- 在受控实验室环境中进行动手测试和验证。
课程定制选项
- 可根据要求调整场景、工作流程和测试示例。