AI 代理速成课程：使用 Python 和 OpenAI 构建智能代理

在当今快速发展的技术环境中，人工智能（AI）代理已成为解决复杂问题和提升自动化效率的关键工具。然而，构建一个功能强大且可靠的 AI 代理并非易事。从 OpenAI 的复杂 SDK 到检索增强生成（RAG）、工具调用、记忆管理和提示工程，开发者往往感到无从下手。本速成课程旨在为开发者提供一个快速上手的路径，帮助他们在短短几小时内从零开始构建并部署一个功能完备的 AI 代理系统。

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：1.19 GB | 时长：2小时39分钟

课程概述

本课程的核心目标是让学员掌握如何构建一个智能营养助手。该助手将具备以下功能：

1. 理解与响应提示：利用 OpenAI 的代理 SDK 解析用户输入并生成合理的响应。
2. 调用外部工具和 API：通过工具调用扩展代理的功能，例如查询营养数据库或计算热量。
3. 上下文智能：结合记忆管理和 RAG 技术，使代理能够基于历史交互和外部知识库提供更精准的回答。
4. 安全性与可靠性：通过设计提示工程和防护机制，确保代理的行为符合预期且安全可控。
5. 云端部署与认证：将代理部署到云端，并集成身份验证机制以保障安全性。

适合人群

本课程适合以下人群：

• 开发者与工程师：具备基本 Python 编程经验，希望快速上手 AI 代理开发。
• AI/ML 专业人士：希望学习代理编排技术以提升现有系统的智能化水平。
• 产品构建者与技术领导者：探索如何将代理技术整合到实际产品中。
• 学习者与实践者：偏好项目驱动的学习方式，而非冗长的理论讲解。

课程内容

1. 构建 AI 代理的基础
   学员将学习如何使用 Python 和 OpenAI 的代理 SDK 构建一个基础代理。课程将从简单的提示响应开始，逐步引入工具调用和上下文管理。
2. 工具调用与流式响应
   代理的核心能力之一是调用外部工具。课程将演示如何集成 API 和数据库，并通过流式响应提升用户体验。
3. 提示工程与上下文设计
   通过精心设计的提示和上下文管理，代理能够更准确地理解用户意图并生成高质量的输出。课程将分享最佳实践和常见陷阱。
4. 检索增强生成（RAG）
   RAG 技术使代理能够利用外部知识库增强回答的准确性。学员将学习如何嵌入数据库并优化检索逻辑。
5. 安全性与防护机制
   代理的行为必须可控且安全。课程将介绍如何通过提示工程和防护机制限制代理的行为范围。
6. 多代理系统与任务分解
   复杂任务通常需要多个代理协作完成。课程将演示如何设计多代理系统，实现任务分解和并行执行。
7. 云端部署与调试
   学员将学习如何将代理部署到云端，并集成身份验证机制。此外，课程还将介绍如何使用 OpenAI 的内置工具进行调试和性能优化。

讲师介绍

本课程由两位经验丰富的讲师共同执教：

• Frank Kane：曾在亚马逊和 IMDb 工作 9 年，负责构建大规模推荐系统并领导工程团队。他拥有 17 项机器学习和分布式系统专利，并通过其公司 Sundog Education 教授了超过 100 万名学生。
• Zoltan C. Toth：拥有 20 多年的 AI 基础设施和数据系统经验。他曾担任 Databricks 的首席讲师和初创公司的数据工程负责人，帮助全球企业扩展其分析和 AI 平台。他还在中欧大学教授 AI 和数据工程课程。

两位讲师将结合行业经验与教学专长，为学员提供实用且高效的指导。

学习收获

完成本课程后，学员将能够：

• 使用 Python 和 OpenAI SDK 构建功能完备的 AI 代理。
• 实现工具调用、记忆管理和流式响应。
• 通过提示工程和上下文设计优化代理行为。
• 集成 RAG 技术以增强代理的智能性。
• 部署代理到云端并确保其安全性。
• 调试和优化代理的性能。

课程要求

学员需满足以下条件：

• 具备基本的 Python 编程经验。
• 拥有 OpenAI 账户并具备 API 访问权限。
• 使用 GitHub Codespaces 进行开发。
• 熟悉基本的编程工具（如运行脚本和编辑代码）。

AI 代理技术正在重塑各行各业的自动化流程。通过本速成课程，学员将快速掌握构建智能代理的核心技能，并能够将其应用于实际项目中。无论您是开发者、工程师还是技术领导者，本课程都将为您提供一条高效的学习路径，帮助您在 AI 代理领域迈出坚实的第一步。

立即报名，开启您的 AI 代理构建之旅！