課程簡(jiǎn)介

理解智能體的核心概念、架構(gòu)和設(shè)計(jì)原則。
掌握構(gòu)建智能體的常用技術(shù)和框架，例如LangChain、AutoGPT等。
學(xué)習(xí)如何為智能體設(shè)計(jì)合適的工具和技能。
掌握智能體的評(píng)估方法和優(yōu)化策略。
了解智能體的應(yīng)用場(chǎng)景和發(fā)展趨勢(shì)。
能夠構(gòu)建自己的智能體原型系統(tǒng)。

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對(duì)象

開(kāi)發(fā)者、AI工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理、以及對(duì)構(gòu)建智能體感興趣的技術(shù)人員。

課程內(nèi)容

第一天：智能體基礎(chǔ)與設(shè)計(jì)
?模塊 1：智能體概述 (上午)
o什么是智能體（Agent）？定義、特點(diǎn)、類(lèi)型
o智能體與傳統(tǒng)AI的區(qū)別：自主性、適應(yīng)性、交互性
o智能體的核心組成部分：感知、決策、行動(dòng)、環(huán)境
o智能體的應(yīng)用場(chǎng)景：自動(dòng)化、推薦系統(tǒng)、游戲、機(jī)器人
o主流智能體框架介紹：LangChain, AutoGPT, BabyAGI, Semantic Kernel
?模塊 2：智能體架構(gòu)與設(shè)計(jì)原則 (上午)
o智能體的分層架構(gòu)：感知層、認(rèn)知層、行動(dòng)層
o智能體的設(shè)計(jì)原則：模塊化、可擴(kuò)展性、可維護(hù)性、安全性
o智能體的決策模型：規(guī)則引擎、決策樹(shù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、LLM驅(qū)動(dòng)
o智能體的記憶機(jī)制：短期記憶、長(zhǎng)期記憶、外部知識(shí)庫(kù)
o智能體的通信與協(xié)作：Agent之間的通信協(xié)議與協(xié)作策略
o動(dòng)手實(shí)踐：分析不同智能體框架的架構(gòu)設(shè)計(jì)
?模塊 3：智能體的環(huán)境與感知 (下午)
o智能體的環(huán)境建模：離散環(huán)境、連續(xù)環(huán)境、動(dòng)態(tài)環(huán)境
o感知模塊的設(shè)計(jì)：傳感器、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取
o環(huán)境信息的獲取方式：API調(diào)用、數(shù)據(jù)抓取、傳感器數(shù)據(jù)
o信息過(guò)濾與降噪：消除環(huán)境中的干擾信息
o感知信息的表示方法：符號(hào)表示、向量表示、知識(shí)圖譜
o動(dòng)手實(shí)踐：設(shè)計(jì)針對(duì)特定環(huán)境的感知模塊
?模塊 4：智能體的知識(shí)與推理 (下午)
o知識(shí)表示方法：規(guī)則、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、本體
o推理方法：演繹推理、歸納推理、溯因推理
o知識(shí)獲取與學(xué)習(xí)：人工標(biāo)注、自動(dòng)抽取、強(qiáng)化學(xué)習(xí)
o知識(shí)管理與維護(hù)：知識(shí)更新、知識(shí)沖突解決
o大型語(yǔ)言模型（LLM）在知識(shí)推理中的應(yīng)用
o動(dòng)手實(shí)踐：使用LLM進(jìn)行知識(shí)推理任務(wù)
第二天：智能體構(gòu)建與應(yīng)用
?模塊 5：LangChain框架詳解 (上午)
oLangChain的核心概念：Model, Prompts, Chains, Memory, Agents, Callbacks
oLangChain的模塊化設(shè)計(jì)：易于擴(kuò)展和定制
oLangChain與LLM的集成：支持OpenAI, Cohere, Hugging Face等多種LLM
oLangChain的常用工具：Web Search, Calculator, Python REPL
oLangChain的Agent類(lèi)型：Zero-shot React, Conversational, Self-ask with search
o動(dòng)手實(shí)踐：使用LangChain構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)答Agent
?模塊 6：智能體工具與技能設(shè)計(jì) (上午)
o工具（Tool）的設(shè)計(jì)：API封裝、功能抽象、輸入輸出規(guī)范
o技能（Skill）的構(gòu)建：LLM Prompt設(shè)計(jì)、代碼編寫(xiě)、知識(shí)庫(kù)集成
o工具與技能的組合：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化
o工具的管理與維護(hù)：版本控制、權(quán)限管理、監(jiān)控
o如何利用Prompt Engineering提升技能效果
o動(dòng)手實(shí)踐：為L(zhǎng)angChain Agent設(shè)計(jì)新的工具和技能
?模塊 7：Agent記憶與對(duì)話管理 (下午)
o記憶（Memory）的類(lèi)型：ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, VectorStoreRetrieverMemory
o記憶的選擇：根據(jù)任務(wù)類(lèi)型和對(duì)話場(chǎng)景
o對(duì)話管理：跟蹤對(duì)話歷史、維護(hù)對(duì)話狀態(tài)、生成合適的回復(fù)
o利用LLM生成更自然的對(duì)話回復(fù)
o使用記憶模塊增強(qiáng)Agent的上下文理解能力
o動(dòng)手實(shí)踐：為L(zhǎng)angChain Agent添加記憶模塊并改進(jìn)對(duì)話體驗(yàn)
?模塊 8：Agent實(shí)踐案例 (下午)
o案例1：智能客服Agent
o案例2：自動(dòng)化內(nèi)容創(chuàng)作Agent
o案例3：智能投資顧問(wèn)Agent
o案例4：智能編碼助手Agent
o案例分析：技術(shù)架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)步驟、挑戰(zhàn)與解決方案
o動(dòng)手實(shí)踐：選擇一個(gè)案例，并嘗試使用LangChain構(gòu)建一個(gè)原型系統(tǒng)
第三天：高級(jí)智能體技術(shù)與未來(lái)趨勢(shì)
?模塊 9：AutoGPT與自主智能體 (上午)
oAutoGPT的設(shè)計(jì)思想：賦予Agent目標(biāo)，使其自主探索和完成任務(wù)
oAutoGPT的核心組件：Planning, Execution, Memory
oAutoGPT的工作流程：思考、計(jì)劃、行動(dòng)、觀察
oAutoGPT的應(yīng)用場(chǎng)景：自動(dòng)化研究、代碼生成、商業(yè)決策
oAutoGPT的局限性：計(jì)算資源消耗、任務(wù)可靠性、倫理風(fēng)險(xiǎn)
o動(dòng)手實(shí)踐：部署AutoGPT，并嘗試解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題
?模塊 10：智能體的評(píng)估與優(yōu)化 (上午)
o智能體的評(píng)估指標(biāo)：任務(wù)完成率、準(zhǔn)確率、效率、安全性
o評(píng)估方法：人工評(píng)估、自動(dòng)化測(cè)試、用戶(hù)反饋
o優(yōu)化策略：模型調(diào)優(yōu)、知識(shí)更新、工具改進(jìn)、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制
oA/B測(cè)試：比較不同Agent配置的效果
o利用Prompt Engineering優(yōu)化 Agent 的回復(fù)質(zhì)量
o動(dòng)手實(shí)踐：評(píng)估現(xiàn)有Agent的性能，并提出改進(jìn)方案
?模塊 11：智能體的安全與倫理 (下午)
o智能體的安全風(fēng)險(xiǎn)：惡意攻擊、數(shù)據(jù)泄露、權(quán)限濫用
o安全措施：身份驗(yàn)證、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)加密、沙箱隔離
o倫理考量：偏見(jiàn)、公平性、透明度、可解釋性
oResponsible AI：制定智能體開(kāi)發(fā)和使用的倫理準(zhǔn)則
o防止Agent被用于惡意目的：提示注入攻擊防御
o動(dòng)手實(shí)踐：分析智能體的安全漏洞，并設(shè)計(jì)防御措施
?模塊 12：智能體的未來(lái)趨勢(shì) (下午)
o具身智能體（Embodied Agent）：與物理世界交互的Agent
o多模態(tài)智能體（Multimodal Agent）：處理多種類(lèi)型數(shù)據(jù)的Agent
o可解釋智能體（Explainable Agent）：提供決策解釋的Agent
o協(xié)同智能體（Collaborative Agent）：多個(gè)Agent協(xié)同完成任務(wù)
o智能體的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用：醫(yī)療、金融、教育、交通
o開(kāi)放討論：學(xué)員分享對(duì)智能體未來(lái)發(fā)展的看法
可選模塊 (根據(jù)客戶(hù)需求調(diào)整)
?強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能體中的應(yīng)用
o強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法：Q-learning, SARSA, DQN, PPO
o環(huán)境建模與獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)
o智能體訓(xùn)練與優(yōu)化
?知識(shí)圖譜在智能體中的應(yīng)用
o知識(shí)圖譜的構(gòu)建與存儲(chǔ)
o基于知識(shí)圖譜的推理與問(wèn)答
o知識(shí)圖譜驅(qū)動(dòng)的Agent
?智能體安全與隱私高級(jí)議題
o差分隱私
o聯(lián)邦學(xué)習(xí)
o多方安全計(jì)算
工具與技術(shù)：
?智能體框架：LangChain, AutoGPT, BabyAGI, Semantic Kernel
?大型語(yǔ)言模型：OpenAI GPT系列, Google PaLM, Azure OpenAI
?知識(shí)圖譜：Neo4j, JanusGraph
?強(qiáng)化學(xué)習(xí)：TensorFlow, PyTorch, OpenAI Gym
?API調(diào)用：RESTful API, GraphQL API
?代碼編輯器：VS Code, Jupyter Notebook
云平臺(tái)：AWS, Azure, Google Cloud