既然你已找出 AutoMate 設計規格中的一些缺失,工程副總裁認為值得由你主導一場訓練,讓大家在最佳實務的代理設計原則上達成共識。
在你的簡報中,你會提出具體策略,說明如何把這三項設計原則——模組化、強固的基礎架構與工具,以及 持續評估與回饋循環——應用到 AutoMate。
本練習屬於課程
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探索在正式環境中成功的 AI 代理具備哪些要素(以及為何許多代理會在途中失敗)!你將學到為代理擴充做準備的關鍵設計原則,包括穩健的基礎架構與工具、模組化設計架構,以及持續評估與回饋迴圈。
當前練習
學習關鍵策略,確保你的代理在開發過程中就以可擴充性為核心。深入了解 Model Context Protocol(MCP)與 Agent-to-Agent 協定(A2A)如何透過標準化來實現可擴充性。
準備上線了,但先別急!建立一套穩健的測試框架,讓你有信心 AI 代理在正式環境中能持續表現良好。為你的情境選擇最合適的部署策略,並學習如何將即時資料來源整合進你的 agentic 系統。