课程大纲

Agentic AI简介与训练营概述

  • 理解Agentic AI及训练营结构。
  • 工具、框架和依赖项回顾。
  • 项目设置与协作的最佳实践。

项目1:基于提示推理的智能助手

  • 设计基于任务的对话代理。
  • 使用结构化提示进行推理和决策。
  • 在Jupyter Notebook中构建和测试。

项目2:文档分析与摘要生成代理

  • 从PDF和文本文件中提取并总结数据。
  • 使用LangChain进行文档摄取与检索。
  • 从结构化和非结构化内容生成执行报告。

项目3:用于工作流自动化的工具使用代理

  • 集成外部API并自动化重复任务。
  • 通过代理循环管理多步骤流程。
  • 为实际业务工作流构建小型自动化助手。

项目4:数据分析与洞察生成代理

  • 将代理连接到数据源(CSV、SQL或API)。
  • 在Python和AI辅助下进行探索性数据分析。
  • 创建可视化洞察和性能仪表板。

项目5:多代理协作与编排

  • 协调多个代理进行任务分配。
  • 设计控制器-工作者架构。
  • 部署并测试多代理系统原型。

总结与下一步

  • 项目展示与同行反馈。
  • 优化与扩展策略讨论。
  • 持续学习与实验资源。

要求

  • 具备Python编程的中级水平。
  • 对AI或机器学习原理有基本了解。
  • 熟悉API和数据处理工作流。

受众

  • 希望构建应用AI项目的工程师和开发者。
  • 寻求快速原型设计技能的Agentic AI技术团队。
  • 参与AI集成和试点项目开发的从业者。
 21 小时

客户评论 (3)

即将举行的公开课程

课程分类