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Intermediate
4h

Agentic System Design Crash Course

如果你希望快速了解现代 AI Agent 的设计方法，而无需完成一整门课程，“Agentic System Design Crash Course” 以浓缩的形式涵盖了主课程中的核心架构原则、设计框架和精选案例研究。 你将学习如何通过理解核心 Agent 组件、编排模式、记忆与反思机制、安全防护措施以及评估策略，来设计自主的 AI 系统。随后，你将运用一套结构化的设计框架，分析真实世界的 Agent 系统，包括多 Agent 推荐系统、自主奖励学习 Agent、多模态网络 Agent 以及生成式多模态系统。 本课程在保留完整项目智力深度和架构严谨性的同时，为有经验的工程师和 AI 实践者优化了学习路径，提供集中且高价值的洞见。

3 Lessons
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Personalized Learning
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Agentic System Design Crash Course
如果你希望快速了解现代 AI Agent 的设计方法，而无需完成一整门课程，“Agentic System Design Crash Course” 以浓缩的形式涵盖了主课程中的核心架构原则、设计框架和精选案例研究。 你将学习如何通过理解核心 Agent 组件、编排模式、记忆与反思机制、安全防护措...

WHAT YOU'LL LEARN

分析和设计代理型 AI 系统的结构化框架

Content

3 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

Agent Design Fundamentals
  1. 1

    什么让一个系统具备代理特性

  2. 2

    Agent 架构与控制循环

  3. 3

    信任、可靠性和生产环境设计

设计真实世界的代理系统
  1. 1

    如何使用结构化框架分析智能体系统

  2. 2

    设计多模态网络代理

  3. 3

    思考练习：设计一个自我改进的网络代理

  4. 4

    设计一个多智能体对话推荐系统

  5. 5

    设计一个自主奖励学习代理

  6. 6

    使用 Google ADK 实现自主奖励学习智能体

  7. 7

    用于多对象扩散的多模态-LLM 代理设计

结语
  1. 1

    最后的思考

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Course Author:Anonymous User

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