您现在是某咨询公司的首席 AI 架构师。多位客户带着各自的自动化需求来寻求建议。对于每个用例,您需要推荐是构建单代理系统,还是投资于多代理架构。您的建议将显著影响他们的开发时间和成本。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一,将理论转化为实践
介绍什么是 AI agents,它们与传统自动化与 AI 系统的差异,以及其重要性。您将通过真实案例——如客服机器人与旅行代理——理解记忆、工具与编排等关键组件。
通过 Thought-Action-Observation(TAO,思考-行动-观察)循环与 ReAct 提示等框架,更深入地理解 AI agents 如何思考与行动。您将探索代理如何与工具、环境及彼此交互,并逐步走向更高级的多代理系统。
当前练习
学习如何有意图且审慎地使用与设计 AI agents。本章涵盖必要的防护栏、实用最佳实践,以及如何评估何时使用代理式解决方案最为合适——助您在真实情境中以合乎伦理且高效的方式应用代理式系统。