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大模型應(yīng)用開發(fā)：AI Agent與自動化流程培訓(xùn)

培訓(xùn)對象： 高級開發(fā)工程師、系統(tǒng)架構(gòu)師、AI應(yīng)用開發(fā)者、RPA工程師。
培訓(xùn)目標(biāo)：
- 理解Agent核心思想： 深入理解AI Agent（智能體）的概念、核心組件（規(guī)劃、記憶、工具）和工作原理。
- 掌握Agent開發(fā)框架： 熟練使用LangChain、AutoGen等主流框架進行Agent開發(fā)。
- 構(gòu)建復(fù)雜Agent應(yīng)用： 能夠設(shè)計和實現(xiàn)能解決多步驟、跨系統(tǒng)復(fù)雜任務(wù)的Agent，如自動調(diào)研、智能客服等。
- 探索多Agent協(xié)作： 了解多Agent系統(tǒng)的設(shè)計模式，讓多個Agent協(xié)同工作，完成更宏大的任務(wù)。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
- 一、從Copilot到Agent： 解讀AI Agent的革命性意義，區(qū)分傳統(tǒng)程序、RAG應(yīng)用與Agent的本質(zhì)不同。
- 二、Agent核心組件拆解： 詳解Agent的大腦（規(guī)劃）、記憶（短期與長期）、手（工具調(diào)用）和行動。
- 三、規(guī)劃能力（一）- 思維鏈與思維樹： 深入講解ReAct、Chain-of-Thought、Tree-of-Thoughts等規(guī)劃模式。
- 四、規(guī)劃能力（二）- 任務(wù)分解與子任務(wù)管理： 學(xué)習(xí)如何讓Agent將一個復(fù)雜指令分解為可執(zhí)行的子任務(wù)列表。
- 五、工具的力量： 如何為Agent定義和注冊各種工具，包括搜索引擎、計算器、API調(diào)用、代碼解釋器、數(shù)據(jù)庫查詢等。
- 六、LangChain框架實戰(zhàn)（一）： 搭建第一個Agent，讓它具備調(diào)用簡單工具（如計算器、天氣API）的能力。
- 七、LangChain框架實戰(zhàn)（二）： 開發(fā)一個能夠聯(lián)網(wǎng)搜索、閱讀網(wǎng)頁內(nèi)容并生成調(diào)研報告的Agent。
- 八、記憶機制深入： 實現(xiàn)對話記憶、向量數(shù)據(jù)庫記憶，讓Agent在長時任務(wù)中保持上下文連貫。
- 九、多Agent協(xié)作模式： 介紹AutoGen等框架，探討“主控-助手”、“辯論”等多Agent協(xié)作模式。
- 十、Agent應(yīng)用場景實戰(zhàn)： 分組開發(fā)：設(shè)計并實現(xiàn)一個特定業(yè)務(wù)場景的Agent，如“會議安排助理”、“跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步Agent”。
- 十一、Agent的魯棒性與安全： 討論Agent在執(zhí)行過程中的錯誤處理、自我糾正機制以及潛在的安全風(fēng)險（如提示注入）。
- 十二、Agent的未來與展望： 探討Agent作為下一代操作系統(tǒng)的可能性，以及企業(yè)如何構(gòu)建自己的Agent生態(tài)。

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