为期 5 天的人工智能代理训练营：构建自主人工智能系统

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：26 个讲座（6h 1m）

你将学到什么

• 通过工具使用、内存和跨真实企业工作流程的多代理协调来构建和部署可投入生产的 AI 代理。
• 使用护栏、即时注入防御、审批层和部署前安全检查表来设计安全、受管控的 AI 系统。
• 应用成本优化策略（模型路由、缓存和上下文压缩）来大规模高效运行 AI 代理。
• 使用可观察性工具、警报和结构化指标仪表板评估、监控和提高生产中代理的绩效。
• 使用顺序、并行和分层执行模型构建多代理管道，并解决冲突和预防死锁。

免责声明：本课程包含人工智能 (AI) 的使用。

人工智能代理不再是一个研究概念。它们现在正在企业内部部署——自动化复杂的工作流程、做出实时决策并跨实时业务系统执行操作。了解如何构建、管理和运营这些系统的专业人士是当今行业中最有价值的人才。

这个训练营为您提供成为其中一员所需的一切。

在以生产为中心的结构化讲座过程中，您将从代理 AI 的基本原理一直到在真实企业环境中部署、保护和操作自主系统。这不是人工智能概念的理论调查。每个模块都是围绕实际的工程决策、真实的架构模式以及将原型与生产系统分开的来之不易的操作规则构建的。

您将学习如何使用顺序、并行和分层执行模型设计单代理和多代理系统。您将掌握结构化代理通信、冲突解决策略和死锁预防——多个代理大规模协同工作时出现的操作挑战。您将从第一天起就在系统中构建安全性，通过具体的护栏和严格的部署前检查表来防御快速注入、权限升级和失控循环。您将实施成本优化策略 – 模型路由、缓存和上下文压缩 – 可以将每次运行成本降低高达百分之八十。您将使用真正的可观察性工具、警报系统和监控仪表板来为您的代理进行生产测试，让您在部署后很长时间内都能保持控制。

在整个课程中，概念均以企业环境为基础。无论您是构建研究代理、自动化管道还是多代理编排系统，您都将通过架构词汇、安全思维和操作框架来完成本课程，以交付组织真正可以信任的 AI 代理。

在本训练营结束时，您将能够设计可投入生产的代理架构，通过全面的治理和访问控制安全地部署它们，大规模优化它们以实现成本效率，并在实时环境中持续监控和改进它们。

如果您已准备好从人工智能实验转向利用人工智能进行工程设计 – 本课程就是您的下一步。