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Quants的AI课程1 - AI Agent 简介及应用场景

Quants的AI课程2 - 探索 Agentic 框架

Quants的AI课程3 - AI Agent设计原则

Quants的AI课程4 - 工具使用设计模式

Quants的AI课程5 - Agentic RAG

Quants的AI课程6 - 构建值得信赖的 AI Agent

Quants的AI课程7 - 规划设计

Quants的AI课程8 - 多代理设计模式

Quants的AI课程9 - 元认知在AI Agent的应用

Quants的AI课程10 - AI Agent的生产部署

1. AI Agent 简介及应用场景

• 学习目标：
  • 理解 AI Agent 的核心定义及其与传统 AI 的差异。
  • 掌握适用场景：开放性问题、多步骤流程、迭代优化任务。
• 核心内容：
  • 系统构成：环境（运行空间）、传感器（信息感知）、执行器（行动决策）。
  • 类型：反射型、目标驱动型、学习型、多Agent系统（MAS）等。
  • 应用示例：旅游预订 Agent 协调航班、酒店工具与用户偏好。

2. 探索 Agentic 框架

• 学习目标：
  • 掌握框架核心功能（协作、自动化、上下文适应）。
  • 对比 Autogen、Semantic Kernel 与 Azure AI Agent Service。