4 周人工智能代理和代理工作流程认证

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：所有级别 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：24 个讲座（7h 15m）

你将学到什么

• 了解基本的 LLM 提示和真正的 AI 代理系统之间的区别
• 解释 AI 代理的核心组件，包括输入、推理、行动、观察和输出
• 使用“思考 → 行动 → 观察”代理循环构建有效的单代理系统
• 将 AI 代理连接到工具、API、函数和外部系统以完成实际任务
• 使用内存创建可在交互过程中存储和重用信息的有状态代理
• 在实践层面了解嵌入、向量数据库和检索增强生成
• 构建一个由 RAG 驱动的代理，可以检索外部知识并生成更准确的响应
• 使用规划者、执行者、审核者和经理等角色设计和构建多代理工作流程

描述

本课程涉及人工智能的使用。

为期 4 周的人工智能代理 &代理工作流程认证是一个动手实践的项目，旨在帮助您超越基本提示，并学习如何构建真正的人工智能代理系统，该系统可以推理、采取行动、使用工具、记住信息、检索知识以及与其他代理协调。

大多数人通过在聊天机器人中输入提示来使用人工智能。但现代人工智能开发正在迅速转向代理系统——人工智能驱动的工作流程，可以分解任务、做出决策、调用外部工具、使用 API、搜索知识库以及完成多步骤流程。本课程将教您这些系统如何工作以及如何从头开始设计它们。

在第 1 周中，您将从AI 代理的基础知识开始。您将了解简单的LLM使用和真正的代理系统之间的区别。您将探索代理的核心剖析，包括输入、推理、操作和输出。您还将学习流行的思考→行动→观察循环，并了解反应模式如何帮助代理逐步完成任务。到本周末，您将设计并构建您的第一个工作单代理系统。

在第 2 周中，您将使用工具、内存和RAG扩展您的代理。您将了解为什么记忆很重要，无状态代理与有状态代理有何不同，以及短期和长期记忆如何改善代理行为。您还将了解嵌入、矢量数据库和矢量搜索的基础知识。然后您将了解检索增强生成如何帮助客服人员产生更准确、更有根据和上下文感知的响应。每周实验将指导您构建一个可以使用外部知识的工作 RAG 代理。

在第 3 周，您将进入多代理系统。您将了解何时一个代理是不够的，以及多个代理如何通过专门的角色（例如规划者、执行者、审核者和经理-工作人员模式）一起工作。您将探索代理通信、工作流程协调、LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 等编排工具，以及如何设计在代理之间可靠地传递上下文的系统。每周实验室的重点是构建协调的多代理工作流程。

在第 4 周，您将把所有内容整合到一个可用于投资组合的顶点项目中。您将规划架构、构建核心代理系统、集成工具、添加内存、应用护栏、验证输出并提高可靠性。您还将学习可观察性、测试、调试、性能优化和生产思维的基础知识。

完成本认证后，您将构建实用的代理系统，并清楚地了解如何为业务、生产力、自动化、研究、运营和企业 AI 的实际用例设计代理工作流程。