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课程时长 14 小时
课程大纲
Mistral AI 生态系统简介
- Mistral 模型概览（Medium 3、Le Chat Enterprise、Devstral）
- 在智能体 AI 生态系统中的定位
- 关键特性和差异化优势
智能体设计原则
- 什么构成了 AI 智能体
- 定义智能体的角色、记忆和工具
- 面向企业 vs 面向开发者的智能体
使用 Mistral Medium 3 进行实操
- 模型设置和配置
- 推理调优和优化
- 多模态和编码工作流程
使用 Devstral 进行构建
- 代码优先的智能体设计
- 整合 Devstral 进行代码理解
- 工程助手的最佳实践
Le Chat Enterprise 集成
- 部署 Le Chat 用于企业智能体
- RBAC、SSO 和合规性集成
- 连接企业应用和数据存储
端到端智能体工作流
- 结合 Mistral Medium 3、Devstral 和 Le Chat
- 构建多工具工作流（连接器、API、数据源）
- 落地（Grounding）和 RAG 模式
部署和治理
- 自托管 vs API 部署
- 监控、日志和可观测性
- 成本、性能和合规性考量
总结与后续步骤
要求
- 了解 Python 编程
- 具有机器学习工作流程经验
- 熟悉 API 和模型集成
目标受众
- AI 工程师
- 解决方案架构师
- 应用机器学习团队
- 产品开发者
