第六階段：AI項目實戰與生產部署

由 Google AI 技術長撰寫的 AI 代理系統設計模式實用指南，收錄 21 種經過實戰考驗的設計模式，涵蓋從基本提示鏈到高級多代理協作的完整知識系統

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主動式設計模式：構建智能系統的實用指南

課程概述

《主動式設計模式：構建智能系統的實用指南》是由 Google CTO 辦公室工程總監 Antonio Gulli 編寫的綜合性 AI 代理系統設計指南。這是一本 406 頁的實用電子書，重點介紹用於構建智能 AI 代理系統的設計模式。

作者介紹

Antonio Gulli 是 Google 的資深總監，目前擔任 CTO 辦公室的工程總監。他擁有超過 30 年的相關經驗，是業界知名人士，在 AI、搜尋和雲端技術方面擁有深厚的專業知識。

課程特色

1. 免費且開放的資源

  • 作者在開放環境中編寫本書，任何人都可以免費存取以進行審閱和建議
  • 無付費牆、註冊或其他限制
  • GitHub 儲存庫提供完整的 PDF 和 Jupyter Notebook 程式碼範例

2. 實務導向

  • 每章都側重於特定的代理設計模式
  • 提供詳細的模式概述
  • 包含實際應用和使用案例
  • 包含一個或多個實作程式碼範例
  • 每章末尾的重點摘要，方便快速複習

3. 跨框架支援

為了提供程式碼範例的具體「畫布」，本指南使用了三個著名的代理開發框架：

  • LangChain 和 LangGraph：提供靈活的方式來構建複雜的操作序列
  • Crew AI：提供一個結構化的框架來協調多個代理
  • Google Agent Developer Kit (Google ADK)：提供用於構建、評估和部署代理的工具

透過展示這些工具的範例，讀者可以廣泛了解如何在任何技術環境中應用這些模式。

核心內容：21 種設計模式

本書涵蓋 21 種重要的代理設計模式，從基礎概念到進階主題：

基礎模式

  • 提示鏈 (Prompt Chaining)：用於複雜多步驟任務的循序提示執行
  • 路由 (Routing)：智慧請求分類和路由到適當的處理程序
  • 工具使用 (Tool Use)：策略性外部工具整合和管理

記憶體和學習模式

  • 記憶體管理 (Memory Management)：透過智慧資訊儲存實現上下文連續性
  • 學習適配器 (Learning Adapter)：透過經驗和回饋進行動態改進

規劃和協作模式

  • 規劃器 (Planner)：具有依賴關係管理的結構化任務分解
  • 多代理協作 (Multi-Agent Collaboration)：透過代理協調進行協作問題解決
  • 代理通訊 (Agent Communication)：用於代理協調的結構化通訊基礎設施

品質保證模式

  • 自我修正 (Self-Correction)：系統化的錯誤管理和系統彈性
  • 人工驗證器 (Human Validator)：策略性人工監督整合以進行品質控制
  • 異常處理器 (Exception Handler)：系統化的錯誤管理和系統彈性

進階模式

  • RAG 檢索器 (RAG Retriever)：在響應生成期間動態存取外部知識
  • MCP 整合器 (MCP Integrator)：與外部資源的標準化通訊
  • 資源優化器 (Resource Optimizer)：動態資源監控和優化
  • 安全守護者 (Safety Guardian)：用於可接受操作範圍的全面安全機制
  • 評估器 (Evaluator)：全面效能評估和系統健康追蹤
  • 優先排序器 (Prioritizer)：基於多個標準的智慧任務排名和排程
  • 探索者 (Explorer)：系統性地調查未知環境以獲取知識
  • 推理引擎 (Reasoning Engine)：系統化的邏輯推論和結構化問題解決
  • 目標監控器 (Goal Monitor)：提供方向和責任的執行功能

學習目標

透過本課程，您將能夠：

  1. 了解代理設計模式的理論基礎：掌握每個模式背後的核心概念和原則
  2. 獲得實用技能：實作這 21 種重要的模式
  3. 構建智能系統：在您選擇的開發畫布上構建更智能、更有能力和更自主的系統
  4. 應用最佳實踐：使用經過實戰考驗的解決方案來解決主動式領域中常見的設計和實作挑戰
  5. 提高系統品質：增強您構建的代理的結構、可維護性、可靠性和效率

課程結構

章節組織

  • 每章都側重於單一代理模式
  • 各章節相互構建，但也可以用作參考手冊
  • 跳轉到解決您特定挑戰的模式

內容組成

每章包括：

  1. 模式概述：詳細介紹模式的定義和適用場景
  2. 實際應用：展示真實世界的使用案例
  3. 程式碼範例：提供可運行的實作程式碼
  4. 重點摘要：總結核心知識點

技術要求

開發框架

# LangChain 範例
from langchain import PromptTemplate, LLMChain

# Crew AI 範例
from crewai import Agent, Task, Crew

# Google ADK 範例
from google_adk import Agent, Tool

目標受眾

  • AI/ML 開發人員
  • 軟體工程師
  • 系統架構師
  • 想要構建智能代理系統的技術人員
  • 對自主 AI 系統感興趣的研究人員

核心理念

設計模式的重要性

主動式設計模式不是僵化的規則，而是經過實戰考驗的範本或藍圖，它們為主動式領域中的標準設計和實作挑戰提供了經過驗證的方法。

模式的價值

透過應用這些設計模式，您可以獲得：

  • 結構：清晰的代理邏輯
  • 可維護性：易於理解和修改的程式碼
  • 穩健性：經過驗證的可靠解決方案
  • 效率：優化的系統效能
  • 通用語言：用於團隊協作的標準術語

從基礎到進階的學習路徑

  1. 基礎階段：

    • 了解提示鏈和路由等基本模式
    • 學習工具使用和基本工作流程管理

  2. 中級階段：

    • 掌握記憶體管理和 RAG 檢索
    • 實作規劃和多代理協作

  3. 進階階段：

    • 探索自我修正和學習適配器
    • 實作企業級模式，如安全守護者和資源優化器

GitHub 儲存庫資源

儲存庫內容

  • PDF 文件：完整的 424 頁電子書
  • Jupyter Notebooks：每個模式的實作程式碼範例
  • 程式碼範例：跨多個框架的實作

儲存庫統計

  • ⭐ 星星：1.1k+
  • 🔱 分叉：400+
  • 📝 語言：Jupyter Notebook

實際應用價值

對於開發人員

  • 提供直接適用的程式碼範例
  • 學習行業最佳實踐
  • 加速 AI 代理開發流程

對於技術領導者

  • 了解 AI 系統的架構邏輯
  • 避免常見的 AI 陷阱：幻覺、上下文丟失、不可靠的效能
  • 為團隊提供標準化的開發方法

對於組織

  • 釋放 AI 系統的真正價值
  • 構建可維護和可擴展的 AI 解決方案
  • 降低 AI 專案中的技術風險

關鍵技術主題

進階提示技術

  • 清晰且詳細的提示撰寫
  • 使用正面和負面範例
  • 鼓勵逐步推理
  • 指定所需的長度或輸出格式

記憶體管理

  • 上下文連續性
  • 智慧資訊儲存
  • 長期和短期記憶體

RAG (檢索增強生成)

  • 動態知識存取
  • 外部資訊整合
  • 提高響應準確性

代理間通訊

  • 協調機制
  • 訊息傳遞協議
  • 協作工作流程

工具使用

  • 外部 API 整合
  • 函數呼叫
  • 工具選擇策略

安全和品質保證

安全模式

  • 安全守護者：確保在可接受範圍內的操作
  • 異常處理器：系統化的錯誤管理
  • 人工驗證器：人工審查關鍵決策

品質控制

  • 評估器：效能評估
  • 自我修正：自動錯誤更正
  • 目標監控器：目標對齊檢查

推薦的學習資源

官方資源

補充學習

總結

《主動式設計模式》是一個全面、實用且免費的資源，它提供了一種系統化的方法來構建智能 AI 代理系統。透過 21 種精心設計的模式，從基礎到進階，以及跨框架的程式碼範例，本書為開發人員、架構師和技術領導者提供了構建可靠、可維護和高效 AI 系統所需的知識和工具。

無論您是剛開始進行 AI 代理開發，還是希望改進現有系統，本書都提供了寶貴的見解和實用指導。其開放和免費的性質使其成為 AI 社群的寶貴資源。