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培訓(xùn)目標

一、完成本培訓(xùn)后，學(xué)員將能夠：

1.理解核心概念：掌握Agent、LLM、工具調(diào)用、規(guī)劃、記憶等核心概念，以及企業(yè)級應(yīng)用的特殊要求（安全性、可靠性、成本等）。

2.掌握技術(shù)棧：熟練使用主流的Agent開發(fā)框架（如LangChain, LlamaIndex, LangGraph）和云服務(wù)。

3.具備工程化能力：將Agent原型轉(zhuǎn)化為可監(jiān)控、可維護、可擴展的生產(chǎn)級系統(tǒng)，掌握智能體系統(tǒng)的設(shè)計模式與架構(gòu)。

4.完成項目實戰(zhàn)：獨立或協(xié)作設(shè)計、實現(xiàn)并部署一個解決實際業(yè)務(wù)問題的企業(yè)級Agent應(yīng)用。

二、目標學(xué)員

·擁有Python經(jīng)驗的軟件全棧/后端工程師

·希望向AI應(yīng)用開發(fā)轉(zhuǎn)型的技術(shù)人員

·技術(shù)負責人、架構(gòu)師

·對AI應(yīng)用有濃厚興趣的進階開發(fā)者

三、預(yù)備知識

·熟練使用Python編程

·了解基本的API開發(fā)（如RESTful）

·對機器學(xué)習(xí)和大語言模型有基本概念性了解

·了解Docker、Git等基礎(chǔ)開發(fā)工具

四、詳細大綱

模塊一：引言 - 從ChatGPT到企業(yè)級智能體

·1.1 智能體范式革命

o什么是智能體？與單一LLM調(diào)用的根本區(qū)別。

o智能體的核心組成部分：大腦（LLM）、規(guī)劃、工具、記憶。

o企業(yè)級Agent的關(guān)鍵特征：可靠性、安全性、可控性、可觀測性、成本效益。

·2. 典型應(yīng)用場景與價值

o高級問答與客服助手

o自主數(shù)據(jù)分析與報告生成

o業(yè)務(wù)流程編排與自動化

o代碼助手與IT運維智能體

模塊二：智能體核心技術(shù)基石

·1. 大腦：大語言模型的選擇與集成

oAPI模型 vs. 開源本地部署模型：權(quán)衡成本、延遲、數(shù)據(jù)安全與控制力。

o提示工程高級技巧：思維鏈、少樣本學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)化輸出。

o成本與速率限制管理：應(yīng)對大規(guī)模使用的策略。

·2.2 核心能力：推理、規(guī)劃與工具調(diào)用

o推理與規(guī)劃：ReAct范式、Chain of Thought、Tree of Thoughts。讓Agent學(xué)會“思考”步驟。

o工具調(diào)用：標準化的函數(shù)調(diào)用。如何讓Agent安全、準確地使用外部工具（API、數(shù)據(jù)庫、計算器）。

o實戰(zhàn)：使用LangChain/LlamaIndex構(gòu)建一個能調(diào)用搜索引擎和計算器的簡單問答Agent。

模塊三：企業(yè)級智能體架構(gòu)與模式

·1. 智能體工作流與狀態(tài)管理

o單一Agent的局限性。

o多智能體系統(tǒng)：引入專業(yè)角色（管理者、執(zhí)行者、評審者），實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)分解與協(xié)作。

o有狀態(tài)與無狀態(tài)智能體：使用狀態(tài)圖（Stateflow）管理復(fù)雜對話和工作流（重點介紹LangGraph）。

o實戰(zhàn)：使用LangGraph構(gòu)建一個帶循環(huán)和狀態(tài)檢查的客服對話Agent。

·2. 記憶機制

o短期記憶：管理對話上下文（窗口滑動、摘要提煉）。

o長期記憶：使用向量數(shù)據(jù)庫（如Chroma, Pinecone, Weaviate）實現(xiàn)知識庫和個性化記憶。

o實戰(zhàn)：為Agent集成向量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)基于私有知識庫的問答和跨會話的記憶。

模塊四：企業(yè)級工程化與運維

·1. 可觀測性與評估

o日志與追蹤：使用LangSmith等工具完整記錄Agent的決策鏈、工具調(diào)用和Token消耗，用于調(diào)試和審計。

o評估體系：如何評估Agent的性能？構(gòu)建基于規(guī)則和LLM-as-a-Judge的評估流水線。

o監(jiān)控與告警：監(jiān)控關(guān)鍵指標（延遲、錯誤率、成本）、檢測“幻覺”和失效情況。

·2. 可靠性、安全性與成本優(yōu)化

o可靠性模式：自我修正、重試機制、Fallback策略、人工審核閉環(huán)。

o安全性：提示詞注入防護、工具調(diào)用沙箱、數(shù)據(jù)泄露防范。

o成本優(yōu)化：緩存策略、模型選擇優(yōu)化、Token使用優(yōu)化。

·3. 部署與擴展

o容器化Agent應(yīng)用（Docker）。

o部署到云平臺（AWS, GCP, Azure）或Kubernetes集群，實現(xiàn)高可用和彈性伸縮。

o構(gòu)建Agent-as-a-Service的API網(wǎng)關(guān)。

模塊五：綜合項目實戰(zhàn)

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