你在檢視同事的程式碼庫時發現,他們打造了自家的多代理協作框架,包含相當多的客製化程式碼。
你建議他們採用既有的設計樣式,例如 network/swarm/decentralized,或 supervisor 架構,這樣就能善用既有的開源函式庫,並提升整體程式碼的可解釋性。
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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。
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。
當前練習
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。