Đề cương khóa học

Giới thiệu về các Agent AI tương tác

  • Tổng quan về khả năng tương tác của AgentCore
  • Thiết kế các luồng công việc phong phú với bộ nhớ và công cụ
  • Các trường hợp sử dụng trong phân tích, tự động hóa và hỗ trợ

Làm việc với bộ nhớ AgentCore

  • Cấu hình bảo tồn phiên
  • Thiết kế các luồng công việc nhiều bước, nhận thức bối cảnh
  • Bài tập thực hành: xây dựng một agent phân tích dữ liệu có bộ nhớ

Tính toán động với Code Interpreter

  • Các hoạt động được hỗ trợ và ràng buộc về bảo mật
  • Thực thi các biến đổi và tính toán một cách an toàn
  • Bài tập thực hành: kích hoạt biến đổi dữ liệu thời gian thực

Tương tác thời gian thực với công cụ Browser

  • Cài đặt công cụ trình duyệt cho luồng công việc của agent
  • Lấy dữ liệu và tương tác với giao diện người dùng
  • Bài tập thực hành: xây dựng một agent có khả năng tương tác web

Kết hợp bộ nhớ, mã và công cụ trình duyệt

  • Kết nối các luồng công việc giữa bộ nhớ và công cụ
  • Thiết kế các luồng công việc đa phương thức, tương tác
  • Bài tập thực hành: xây dựng trợ lý hỗ trợ khách hàng

Kiểm tra và khả năng quan sát

  • Gỡ lỗi các luồng công việc tương tác
  • Ghi nhật ký và theo dõi sử dụng công cụ
  • Bài tập thực hành: bảng điều khiển quan sát cho các agent tương tác

Tốt nhất cho triển khai doanh nghiệp

  • Cân bằng tính tương tác với bảo mật và quản trị
  • Tối ưu hóa hiệu suất và trải nghiệm người dùng
  • Các nghiên cứu trường hợp về việc áp dụng doanh nghiệp

Tóm lửu và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kinh nghiệm với Python hoặc JavaScript để tạo mẫu
  • Hiểu biết về thiết kế ứng dụng powered bởi LLM
  • Quen thuộc với luồng dữ liệu dựa trên cloud

Đối tượng

  • Kỹ sư ML
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Phát triển viên tập trung vào UX
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan