AI Agent 開發特訓營:短期實現智能自動化
在企業追求數位轉型的當下,智能 Agent 已成為提升營運效率的關鍵技術。本次特訓營專注於 AI Agent 開發,迅速帶您掌握從 LLM 到自動化 Agent 的完整技術,幫助企業打造真正能解決實際問題的智能應用。我們將以開發智能業務助理為核心專案,結合 RAG 技術與 Agent 框架,實作包括自動數據分析、多輪對話處理、任務規劃執行等企業必需功能。在導師指導下,您將學會如何讓 AI Agent 自主完成複雜的商業任務或是股票分析任務等。 完課後,期許您將具備開發企業級 AI Agent 的實戰能力,能為企業打造真正智能化的數位勞動力,創造顯著的商業價值。 搶先一步掌握 AI Agent 技術,為企業開創智能化新紀元!!
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收合
集數
50集
第一章節 LLM背後的架構 -transformer
章節2 Prompt Engineering
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AI Agent 開發特訓營:短期實現智能自動化-第二堂
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AI Agent重要概念入門探討
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章節三
RAG 組建的深入了解
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AI Agent 開發特訓營:短期實現智能自動化-第四堂
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RAG 架構深度剖析 (1) 記憶組件 - Memory
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RAG 組件 - 分割器 (text splitter)
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RAG 組件 - 嵌入模型 (embedding model)
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RAG 重要組件 - 向量資料庫 (vector database)
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章節五 - Agent 多代理人框架初探 - 從Langgraph到MCP
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AI Agent 開發特訓營:短期實現智能自動化-第五堂
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Neo4j Langchain vectorDB
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RAG 重要組件 - 檢索器 (Retriver)
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RAG 重要組件 - 重排器(ReRanker)
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Langgraph 基礎多代理人框架1 - Supervisor
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SQL MCP 伺服器讓AI輕鬆讀懂你的資料庫
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MCP Server X muti agent for SQL and dashboard生成
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章節六
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AI Agent 開發特訓營:短期實現智能自動化-第六堂
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正式進入 Langgraph - 三大元素: 狀態-節點-邊
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LangGraph 深入理解工具呼叫(Function Calling)
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LangChain 與 LangGraph 串流技術深度探索 (streaming)
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LangGraph_基本反思 - Agent篇
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章節七
章節八