Enhancing AI Agents with Agentic Capabilities

• AI代理和自动化的基础知识
• Python 程式设计的经验
• 基于API的AI整合理解

目标受众

• 提升自主系统的AI开发者
• 优化AI驱动工作流程的自动化工程师
• 改善人机互动的UX设计师

Agentic AI 通过启用自适应决策、自主目标设定和自我改进行为，增强了传统的 AI 代理。

这是一个由讲师主导的现场培训（线上或现场），针对希望将代理能力整合到 AI 驱动应用程式中的中级 AI 开发人员和自动化专家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解代理式 AI 和自主决策的原则。
• 使用自我优化技术实现目标驱动的 AI 代理。
• 整合多代理协作以解决复杂问题。
• 通过自适应用户体验增强 AI 与人类的互动。
• 在实际应用中部署代理式 AI 模型。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在即时实验室环境中进行实作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们以安排。

介绍 Agentic AI

• 定义 AI 的自主能力
• 传统 AI 与自主 AI 代理的关键区别
• 自主 AI 在各行业中的应用案例

开发 Go 驱动的 AI Agents

• 理解自主目标设定与优先级排序
• 实施强化学习以实现自我改进
• 基于反馈回路微调 AI 代理行为

多代理 Collaboration 与协调

• 建立能够协作与沟通的 AI 代理
• 在自主系统中进行任务分配与角色指派
• 多代理团队合作的实际案例

自适应 AI-人类互动

• 根据用户行为个性化 AI 回应
• 情境感知与动态决策
• 设计智能且响应迅速的 AI 代理用户体验

在应用中部署 Agentic AI

• 将自主 AI 与 API 和第三方工具整合
• 确保 AI 部署的可扩展性与效率
• 成功的自主 AI 实施案例研究

伦理考量与挑战

• 在 AI 代理中平衡自主性与控制
• 解决 AI 偏见与伦理问题
• 自主 AI 系统的监管框架

Agentic AI 的未来趋势

• AI 自主性的新兴进展
• 利用新技术扩展自主能力
• 对 AI 驱动的自动化与决策的预测

总结与下一步