课程简介

理解智能体的核心概念、架构和设计原则。
掌握构建智能体的常用技术和框架，例如LangChain、AutoGPT等。
学习如何为智能体设计合适的工具和技能。
掌握智能体的评估方法和优化策略。
了解智能体的应用场景和发展趋势。
能够构建自己的智能体原型系统。

目标收益

培训对象

开发者、AI工程师、数据科学家、产品经理、以及对构建智能体感兴趣的技术人员。

课程内容

第一天：智能体基础与设计
模块 1：智能体概述 (上午)
o什么是智能体（Agent）？定义、特点、类型
o智能体与传统AI的区别：自主性、适应性、交互性
o智能体的核心组成部分：感知、决策、行动、环境
o智能体的应用场景：自动化、推荐系统、游戏、机器人
o主流智能体框架介绍：LangChain, AutoGPT, BabyAGI, Semantic Kernel
模块 2：智能体架构与设计原则 (上午)
o智能体的分层架构：感知层、认知层、行动层
o智能体的设计原则：模块化、可扩展性、可维护性、安全性
o智能体的决策模型：规则引擎、决策树、强化学习、LLM驱动
o智能体的记忆机制：短期记忆、长期记忆、外部知识库
o智能体的通信与协作：Agent之间的通信协议与协作策略
o动手实践：分析不同智能体框架的架构设计
模块 3：智能体的环境与感知 (下午)
o智能体的环境建模：离散环境、连续环境、动态环境
o感知模块的设计：传感器、数据预处理、特征提取
o环境信息的获取方式：API调用、数据抓取、传感器数据
o信息过滤与降噪：消除环境中的干扰信息
o感知信息的表示方法：符号表示、向量表示、知识图谱
o动手实践：设计针对特定环境的感知模块
模块 4：智能体的知识与推理 (下午)
o知识表示方法：规则、框架、语义网络、本体
o推理方法：演绎推理、归纳推理、溯因推理
o知识获取与学习：人工标注、自动抽取、强化学习
o知识管理与维护：知识更新、知识冲突解决
o大型语言模型（LLM）在知识推理中的应用
o动手实践：使用LLM进行知识推理任务
第二天：智能体构建与应用
模块 5：LangChain框架详解 (上午)
oLangChain的核心概念：Model, Prompts, Chains, Memory, Agents, Callbacks
oLangChain的模块化设计：易于扩展和定制
oLangChain与LLM的集成：支持OpenAI, Cohere, Hugging Face等多种LLM
oLangChain的常用工具：Web Search, Calculator, Python REPL
oLangChain的Agent类型：Zero-shot React, Conversational, Self-ask with search
o动手实践：使用LangChain构建一个简单的问答Agent
模块 6：智能体工具与技能设计 (上午)
o工具（Tool）的设计：API封装、功能抽象、输入输出规范
o技能（Skill）的构建：LLM Prompt设计、代码编写、知识库集成
o工具与技能的组合：实现复杂任务的自动化
o工具的管理与维护：版本控制、权限管理、监控
o如何利用Prompt Engineering提升技能效果
o动手实践：为LangChain Agent设计新的工具和技能
模块 7：Agent记忆与对话管理 (下午)
o记忆（Memory）的类型：ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, VectorStoreRetrieverMemory
o记忆的选择：根据任务类型和对话场景
o对话管理：跟踪对话历史、维护对话状态、生成合适的回复
o利用LLM生成更自然的对话回复
o使用记忆模块增强Agent的上下文理解能力
o动手实践：为LangChain Agent添加记忆模块并改进对话体验
模块 8：Agent实践案例 (下午)
o案例1：智能客服Agent
o案例2：自动化内容创作Agent
o案例3：智能投资顾问Agent
o案例4：智能编码助手Agent
o案例分析：技术架构、实现步骤、挑战与解决方案
o动手实践：选择一个案例，并尝试使用LangChain构建一个原型系统
第三天：高级智能体技术与未来趋势
模块 9：AutoGPT与自主智能体 (上午)
oAutoGPT的设计思想：赋予Agent目标，使其自主探索和完成任务
oAutoGPT的核心组件：Planning, Execution, Memory
oAutoGPT的工作流程：思考、计划、行动、观察
oAutoGPT的应用场景：自动化研究、代码生成、商业决策
oAutoGPT的局限性：计算资源消耗、任务可靠性、伦理风险
o动手实践：部署AutoGPT，并尝试解决一个实际问题
模块 10：智能体的评估与优化 (上午)
o智能体的评估指标：任务完成率、准确率、效率、安全性
o评估方法：人工评估、自动化测试、用户反馈
o优化策略：模型调优、知识更新、工具改进、奖励机制
oA/B测试：比较不同Agent配置的效果
o利用Prompt Engineering优化 Agent 的回复质量
o动手实践：评估现有Agent的性能，并提出改进方案
模块 11：智能体的安全与伦理 (下午)
o智能体的安全风险：恶意攻击、数据泄露、权限滥用
o安全措施：身份验证、访问控制、数据加密、沙箱隔离
o伦理考量：偏见、公平性、透明度、可解释性
oResponsible AI：制定智能体开发和使用的伦理准则
o防止Agent被用于恶意目的：提示注入攻击防御
o动手实践：分析智能体的安全漏洞，并设计防御措施
模块 12：智能体的未来趋势 (下午)
o具身智能体（Embodied Agent）：与物理世界交互的Agent
o多模态智能体（Multimodal Agent）：处理多种类型数据的Agent
o可解释智能体（Explainable Agent）：提供决策解释的Agent
o协同智能体（Collaborative Agent）：多个Agent协同完成任务
o智能体的产业应用：医疗、金融、教育、交通
o开放讨论：学员分享对智能体未来发展的看法
可选模块 (根据客户需求调整)
强化学习在智能体中的应用
o强化学习算法：Q-learning, SARSA, DQN, PPO
o环境建模与奖励函数设计
o智能体训练与优化
知识图谱在智能体中的应用
o知识图谱的构建与存储
o基于知识图谱的推理与问答
o知识图谱驱动的Agent
智能体安全与隐私高级议题
o差分隐私
o联邦学习
o多方安全计算
工具与技术：
智能体框架：LangChain, AutoGPT, BabyAGI, Semantic Kernel
大型语言模型：OpenAI GPT系列, Google PaLM, Azure OpenAI
知识图谱：Neo4j, JanusGraph
强化学习：TensorFlow, PyTorch, OpenAI Gym
API调用：RESTful API, GraphQL API
代码编辑器：VS Code, Jupyter Notebook
云平台：AWS, Azure, Google Cloud