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4 周内构建自主人工智能系统

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从您的第一个人工智能代理到生产就绪的多代理系统

IT与软件

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：16小时19米

你将学到什么

了解现代 AI 代理和 Agentic AI 系统的架构和生命周期。
构建能够推理、规划、使用工具、调用 API 以及完成多步骤任务的 AI 代理。
创建具有短期记忆、长期记忆、嵌入和向量数据库的代理。
构建检索增强生成 (RAG) 应用程序来回答文档和 PDF 中的问题。
设计能够搜索、分析信息并生成结构化报告的自主研究代理。
使用规划者、执行者、研究员、作者和审阅者角色开发多代理系统。
将 AI 代理连接到 API、数据库、网络钩子、文件和外部业务系统。
使用 Streamlit、FastAPI、流式响应和可选的语音功能构建交互式 AI 界面。

要求

无需具备 AI 代理或 Agentic AI 经验。
建议您对计算机、文件、文件夹和软件安装有基本的了解。
基本的 Python 知识很有帮助，但主要概念和实现步骤在整个课程中都有解释。
能够运行 Python 应用程序的 Windows、macOS 或 Linux 计算机。
可靠的互联网连接，用于下载工具、库和课程资源。
您的计算机上已安装 Python 3.10 或更高版本。
代码编辑器，例如 Visual Studio Code。
通过 OpenAI、Claude、Ollama 或其他受支持的提供商访问 AI 模型。
愿意进行实验、排查问题并构建实际项目。
熟悉 API、GitHub、命令行工具或 Web 开发可能会有帮助，但不是必需的。
无需高等数学、机器学习学位或数据科学背景。

描述

超越基本的聊天机器人，学习如何设计、构建和部署智能系统，这些系统可以规划、使用工具、获取知识、与其他代理协作以及自主完成复杂的任务。

在 4 周内构建自主 AI 系统是一个快节奏、项目驱动的训练营，旨在帮助您从第一个 AI 代理发展到复杂的、可投入生产的多代理系统。通过现场指导、实际演示、每周作业和组合项目，您将培养构建现实世界代理 AI 应用程序所需的技术和架构技能。

在第一周，您将探索人工智能代理的基础，包括传统大型语言模型、聊天机器人、工作流程和自治系统之间的差异。您将了解智能体如何结合规划、记忆、工具、推理和行动来实现目标。您将构建一个个人人工智能助理、一个多工具代理、一个 PDF 问答系统和一个自主研究代理。

第二周的重点是将原型转化为实际的人工智能应用。您将使用 Planner、Executor、Researcher、Writer 和 Reviewer 等架构设计多代理工作流程。您将代理连接到REST API、数据库、Webhook、文件系统和外部业务服务。您还将使用 Streamlit 构建交互式界面，创建流式聊天体验，探索支持语音的代理，并了解部署 AI 应用程序的基础知识。

在第三周，您将进入大规模自主智能领域。主题包括思想树、反思循环、自我纠正、提示链、事件驱动的自动化、持久代理和人工智能自我评估。您还将学习如何在系统中引入护栏、验证检查、人工批准、审核日志和治理控制。到本周末，您将构建一个具有多个连接代理和共享内存的原型个人人工智能操作系统。

最后一周致力于构建和展示投资组合就绪的顶点。您可以创建自主业务代理、人工智能研究副驾驶、编码代理、招聘系统、销售助理、内容工厂或工作流程自动化平台。您将优化性能、改进提示、准备架构图、记录项目、部署应用程序并创建引人注目的演示视频。

到四个星期结束时，您将拥有多个正在运行的AI 组合项目、一个已部署的顶点应用程序、一个记录在案的 GitHub 组合、可重用的生产工作流程以及设计自主 AI 系统的信心。适用于初创公司、企业、客户或您自己的产品。