Agentic AI 课程详细介绍

课程概述

Agentic AI with Andrew Ng 是由 DeepLearning.AI 推出的一门专注于构建智能体AI系统的课程,由人工智能领域先驱 Andrew Ng 亲自授课。这门课程教授如何构建能够通过迭代、多步骤工作流程自主执行任务的智能体AI系统。

课程特点:

• 📚 5个模块 - 完整的系统化学习路径
• ⏰ 约6小时 - 自定进度学习
• 🎯 中级难度 - 适合有一定基础的学习者
• 🆓 免费课程 - 仅在 DeepLearning.AI 平台提供
• 🎓 完成证书 - 课程结束后获得技能认证

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什么是 Agentic AI?

Agentic AI 代表了一种全新的软件构建方式,它利用大型语言模型(LLM)来完成复杂任务中的部分或全部步骤。与传统的单次提示-响应模式不同,智能体工作流使 AI 能够:

• 📋 规划多步骤流程 - 将复杂任务分解为可执行步骤
• 🔄 迭代执行 - 循环改进输出质量
• 🛠️ 使用工具 - 连接数据库、API和外部服务
• 🤔 自我反思 - 评估并改进自己的输出

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核心设计模式

课程将深入讲解支撑智能体AI系统的四种核心设计模式:

1. 反思 (Reflection)

AI 能够批判性地审视自己的工作并迭代改进质量 - 就像自动化的代码审查一样。

应用场景:

• 代码自动审查和优化
• 文档质量改进
• 输出结果自我纠错

2. 工具使用 (Tool Use)

将 AI 连接到数据库、API 和外部服务,使其能够真正执行操作,而不仅仅是生成文本。

应用场景:

• 数据库查询和操作
• Web 搜索和信息检索
• 代码执行和测试
• 邮件发送和日历管理

3. 规划 (Planning)

将复杂任务分解为可执行的步骤,AI 可以遵循并在事情不按预期进行时进行调整。

应用场景:

• 任务分解和调度
• 项目管理自动化
• 自适应工作流设计

4. 多智能体协作 (Multi-Agent)

协调多个专门化的 AI 系统来处理复杂工作流的不同部分。

应用场景:

• 团队协作模拟
• 专业化任务分工
• 复杂系统的分布式处理

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课程大纲

Module 1: Agentic Workflows 简介

• Welcome (2分钟)
• What is Agentic AI? (5分钟) - 理解智能体AI的本质
• Degrees of Autonomy (5分钟) - 自主性程度分析
• Benefits of Agentic AI (4分钟) - 智能体AI的优势
• Agentic AI Applications (7分钟) - 实际应用场景
• Task Decomposition (8分钟) - 识别工作流中的步骤
• Evaluation Agentic AI (Evals) (5分钟) - 评估驱动的开发框架
• Agentic Design Patterns (7分钟) - 设计模式概览
• Module 1 Quiz (10分钟) - 模块测验
• Try the Research Agent (10分钟) - 实践研究智能体

Module 2-5: 高级主题

课程后续模块将深入探讨各个设计模式的实现细节,并最终构建一个完整的研究智能体,能够:

• 收集信息
• 分析发现
• 生成综合报告
• 执行自主工作流

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实战项目: 研究智能体 (Research Agent)

课程的核心实战项目是构建一个功能完整的研究智能体,它能够:

# 示例工作流
1. 规划研究策略
2. 调用 Web 搜索引擎
3. 下载相关网页
4. 综合和排序发现
5. 起草大纲
6. 编辑审查一致性
7. 生成 Markdown 报告

项目特点:

• 🔍 自动化信息收集
• 📊 智能分析和综合
• 📝 生成结构化报告
• 🔄 多步骤迭代优化

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学习方法

技术实现

• 使用纯 Python - 从第一原理构建,不隐藏框架细节
• 框架中立 - 学习核心概念,可应用于任何智能体框架
• 循序渐进 - 先理解基础,再探索框架工具

实践技能

• ✅ 将业务流程解构为智能体工作流
• ✅ 识别适合智能体实现的任务
• ✅ 构建健壮的测试框架
• ✅ 进行系统化错误分析
• ✅ 优化系统用于生产部署

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评估与优化

课程特别强调评估驱动的开发方法(Evals),这是构建有效智能体的关键:

核心能力:

• 📈 性能指标设计
• 🐛 错误分析方法
• 🔍 工作流追踪(Traces)
• 🎯 组件级优化
• 🚀 生产部署准备

Andrew Ng 的见解:

"我发现,决定一个人能否有效构建智能体的最大预测因素,是他们是否知道如何推动评估和错误分析的规范流程。不懂得如何做到这一点的团队可能会花费数月时间调整智能体,却几乎没有进展。"

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适合人群

理想学员

• 💻 软件开发者 - 希望应用AI技术构建处理多步骤工作流的自主系统
• 🐍 Python程序员 - 具备中级水平的Python编程技能
• 🤖 AI从业者 - 对大型语言模型和API有基本了解,想要深化实践技能

前置要求

• Python 编程基础
• 对大型语言模型(LLM)的基本了解
• API 调用经验(有帮助但非必需)

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课程价值

为什么要学习这门课程?

1. 掌握前沿技能 - 智能体AI是当前AI就业市场最抢手的技能之一
2. 实战经验 - 从零构建生产级智能体应用
3. 系统化方法 - 学习经过验证的设计模式和最佳实践
4. 灵活应用 - 理解核心概念后可使用任何框架实现
5. 职业发展 - 显著领先于大多数构建智能体的团队

应用场景示例

• 📝 内容生成和编辑
• 🔬 深度研究和分析
• 💼 客户服务自动化
• 📈 营销工作流自动化
• 👨‍💻 代码生成和审查
• ⚖️ 法律文档合规性检查
• 🏥 医疗保健研究
• 📊 商业产品研究

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讲师介绍

Andrew Ng

• 🎓 人工智能领域先驱
• 🧠 Google Brain 联合创始人
• 📚 Coursera 联合创始人
• 🏢 前百度首席科学家
• 👨‍🏫 影响数百万学习者的机器学习课程创作者

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学习建议

1. 每天完成一课 - 保持学习连贯性
2. 动手实践 - 跟随课程构建项目
3. 深入理解 - 理解原理而非死记框架
4. 实验创新 - 尝试将学到的模式应用到自己的项目
5. 加入社区 - 参与 DeepLearning.AI 论坛讨论

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课程成果

完成课程后,你将能够:

✅ 理解智能体AI的核心概念和优势
✅ 实现四种关键的智能体设计模式
✅ 构建生产级智能体应用
✅ 评估和优化智能体系统
✅ 识别适合智能体实现的业务场景
✅ 使用任何框架或纯Python构建智能体
✅ 获得 DeepLearning.AI 认证证书

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总结

这是一门极具实战价值的课程,由AI领域顶尖专家Andrew Ng亲自授课。课程不仅教授理论知识,更注重实践能力的培养,特别是评估驱动的开发方法,这是许多团队容易忽视但却至关重要的技能。无论你是想要构建自己的AI应用,还是想要在职业发展中获得竞争优势,这门课程都是2025年不可错过的学习机会。

课程链接: https://www.deeplearning.ai/courses/agentic-ai/