Agentic AI in Multi-Agent Systems培訓
Agentic AI 在多代理系統中扮演著關鍵角色,使自主代理能夠在複雜環境中互動、協作並做出決策。
這項由講師指導的實時培訓(線上或現場)旨在幫助高級專業人士使用 Agentic AI 框架開發和優化多代理系統。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 理解 Agentic AI 在多代理環境中的原理。
- 開發能夠自主互動的 AI 驅動代理。
- 實施強化學習以實現自適應的 AI 行為。
- 優化多代理的協作與競爭。
- 將 Agentic AI 應用於機器人、遊戲和企業自動化領域。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程定制選項
- 如需為此課程安排定制培訓,請聯繫我們以進行安排。
課程簡介
多智能體系統簡介
- 定義多智能體系統及其應用
- Agentic AI 在自主智能體互動中的作用
- 多智能體協調中的挑戰
為多智能體環境開發 Agentic AI
- 設計自主人工智慧智能體
- 智能體溝通與決策策略
- 多智能體人工智慧的模擬環境
Reinforcement Learning 應用於 Agentic AI
- 將強化學習應用於多智能體系統
- 訓練自主智能體以實現適應性行為
- 在決策中平衡探索與利用
Collaboration 與多智能體系統中的競爭
- 合作型人工智慧智能體策略
- 競爭與對抗性人工智慧互動
- 多智能體環境中的湧現行為
Agentic AI 在 Robotics 與自動化中的應用
- 機器人中的多智能體協調
- 群體智慧與分散式決策
- 機器人人工智慧應用的案例研究
Agentic AI 在 Game Development 中的應用
- 在多智能體模擬中設計人工智慧驅動的 NPC
- 互動式人工智慧智能體的行為建模
- 動態環境中的即時人工智慧決策
擴展多智能體人工智慧系統
- 大規模人工智慧互動的性能優化
- 管理智能體層級與基於角色的決策
- 將人工智慧智能體整合到雲端環境中
Agentic AI 在多智能體系統中的未來
- 自主人工智慧協作的新興趨勢
- 透過深度學習擴展多智能體人工智慧能力
- 多智能體人工智慧的倫理與監管考量
總結與下一步
最低要求
- 具備AI模型開發經驗
- 理解多代理系統概念
- 熟悉強化學習與AI驅動的自動化技術
目標受眾
- 研究自主代理互動的AI研究人員
- Robotics 設計多代理協調的工程師
- 開發AI驅動NPC行為的遊戲開發者
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- 自定義AutoGPT的行為並微調其底層模型。
- 將AutoGPT與外部API和第三方工具整合。
- 提升AutoGPT的決策能力和任務執行效率。
- 優化資源利用並解決常見問題。
Advanced BabyAGI: Customizing and Scaling Autonomous Agents
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培訓結束後,學員將能夠:
- 深入了解BabyAGI的架構與決策過程。
- 針對行業特定的自動化任務進行客製化 BabyAGI。
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- 優化人工智慧的工作流程以提高效率。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 了解BabyAGI的架構和功能。
- 開發和自訂BabyAGI代理以自動執行任務。
- 與API和外部資料來源整合BabyAGI。
- 在雲端平台上部署BabyAGI解決方案。
- 優化BabyAGI工作流程,提高效率和可擴展性。
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- 了解CrewAI的架構及其在商務用例中的相關性。
- 使用角色、工具和記憶創建商務導向的代理。
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- 理解CrewAI的架構和設計原則。
- 定義代理團隊中的角色、任務和流程。
- 使用CrewAI的框架創建協作工作流程。
- 構建、測試和運行基本的多代理場景。
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在培訓結束時,學員將能夠:
- 使用CrewAI設計可擴展的多代理系統。
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- 實施監控、日誌記錄和診斷代理行為。
- 在生產環境中部署、管理和擴展CrewAI解決方案。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 理解CrewAI的架構和核心原則。
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- 將CrewAI與API、工具和外部系統整合。
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Designing Multi-Agent Systems with CrewAI
14 時間:This instructor-led, live training in 澳門 (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
- Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
- Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
- Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解 Grok AI 是什麼以及它與其他聊天機器人的區別。
- 探索 Grok AI 的關鍵功能和特性。
- 有效地與 Grok AI 互動,用於個人和商業用途。
- 利用 Grok AI 提升生產力、創造力和解決問題的能力。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Grok AI在業務中的功能與應用。
- 利用Grok AI進行市場研究和競爭分析。
- 使用AI驅動的工作流程自動化日常業務任務。
- 利用AI生成的洞察進行戰略決策。
- 透過Grok AI提升團隊協作與生產力。
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14 時間:這是一門由講師指導的現場培訓課程,可在澳門(線上或現場)進行,適合中級專業人士,他們希望將Grok AI整合到其內容策略和社交媒體工作流程中。
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- 利用Grok AI進行內容構思和生成。
- 透過AI驅動的回應優化社交媒體參與度。
- 自動化貼文排程和趨勢分析。
- 運用AI進行個性化受眾定位。
- 確保在社交媒體營銷中道德且有效地使用AI。
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14 時間:這是一場由講師指導的現場培訓,地點位於澳門(線上或現場),專為希望將Grok AI客製化並整合到企業工作流程中的高階專業人士設計。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Grok AI的架構和API功能。
- 根據特定業務需求客製化Grok AI。
- 將Grok AI與企業系統和自動化工具整合。
- 優化AI驅動的工作流程,以提高效率和可擴展性。
- 確保安全性、合規性及負責任的AI使用。
Introduction to BabyAGI: Understanding Autonomous AI Agents
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- Understand the concept of autonomous AI agents.
- Set up and run BabyAGI in a local or cloud environment.
- Explore the workflow of task creation, prioritization, and execution.
- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
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- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.