AI Agent开发:AutoGPT/BabyAGI智能体实战培训课程
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培训对象: AI应用开发者、大模型产品经理、RPA工程师、希望构建自主智能系统的技术人员。
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培训目标:
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培训内容介绍:
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一、 AI Agent概念与架构: 理解智能体的核心组件(规划、记忆、工具、行动),对比ReAct、CoT等推理框架。
二、 AutoGPT原理与部署: 了解AutoGPT的自主任务分解和执行机制,本地部署AutoGPT并配置API密钥。
三、 AutoGPT实战应用: 使用AutoGPT完成复杂任务(市场调研、代码编写、报告生成),观察其决策过程。
四、 BabyAGI轻量级实现: 理解BabyAGI的任务队列和优先级机制,部署和运行BabyAGI简化版。
五、 Agent工具集成: 为Agent添加搜索、计算器、代码执行、文件操作等工具,扩展智能体能力。
六、 Agent记忆管理: 使用向量数据库(Chroma/Pinecone)实现长期记忆,让Agent记住历史交互。
七、 LangGraph框架基础: 了解LangGraph的状态图和节点概念,构建基于图的Agent工作流。
八、 LangGraph多Agent协作: 构建多个专业Agent(研究员、写作者、审阅者)协同完成任务。
九、 AutoGen框架实战: 使用微软AutoGen构建可对话的Agent团队,实现多Agent交互和任务解决。
十、 Agent反思与自我改进: 实现Agent的反思机制,让Agent评估自身输出并优化后续行动。
十一、 Agent安全与边界控制: 设置Agent操作边界,防止危险操作,实现人类监督和干预机制。
十二、 实战项目:自动化工作流Agent: 开发完成特定领域任务的Agent(如论文助手、数据分析师、代码审查员),集成必要工具并优化性能。
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中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
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大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
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