Enhancing AI Agents with Agentic Capabilities

• AI代理和自動化的基礎知識
• Python 程式設計的經驗
• 基於API的AI整合理解

目標受眾

• 提升自主系統的AI開發者
• 優化AI驅動工作流程的自動化工程師
• 改善人機互動的UX設計師

Agentic AI 通過啟用自適應決策、自主目標設定和自我改進行為，增強了傳統的 AI 代理。

這是一個由講師主導的現場培訓（線上或現場），針對希望將代理能力整合到 AI 驅動應用程式中的中級 AI 開發人員和自動化專家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解代理式 AI 和自主決策的原則。
• 使用自我優化技術實現目標驅動的 AI 代理。
• 整合多代理協作以解決複雜問題。
• 通過自適應用戶體驗增強 AI 與人類的互動。
• 在實際應用中部署代理式 AI 模型。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們以安排。

介紹 Agentic AI

• 定義 AI 的自主能力
• 傳統 AI 與自主 AI 代理的關鍵區別
• 自主 AI 在各行業中的應用案例

開發 Go 驅動的 AI Agents

• 理解自主目標設定與優先級排序
• 實施強化學習以實現自我改進
• 基於反饋迴路微調 AI 代理行為

多代理 Collaboration 與協調

• 建立能夠協作與溝通的 AI 代理
• 在自主系統中進行任務分配與角色指派
• 多代理團隊合作的實際案例

自適應 AI-人類互動

• 根據用戶行為個性化 AI 回應
• 情境感知與動態決策
• 設計智能且響應迅速的 AI 代理用戶體驗

在應用中部署 Agentic AI

• 將自主 AI 與 API 和第三方工具整合
• 確保 AI 部署的可擴展性與效率
• 成功的自主 AI 實施案例研究

倫理考量與挑戰

• 在 AI 代理中平衡自主性與控制
• 解決 AI 偏見與倫理問題
• 自主 AI 系統的監管框架

Agentic AI 的未來趨勢

• AI 自主性的新興進展
• 利用新技術擴展自主能力
• 對 AI 驅動的自動化與決策的預測

總結與下一步