完整的智能体人工智能工程课程：构建自主人工智能体

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完整的代理人工智能工程课程

人工智能的世界正在从简单的聊天机器人转变为 自主人工智能代理 可以独立推理、计划和执行多步骤任务。这 完整的代理人工智能工程课程 由 Ed Donner 和 Ligency 团队开设的课程是 Udemy 上最全面、评价最高的课程之一，旨在帮助您掌握这个快速发展的领域，超过 141,000 名学生就读 和一颗恒星 4.7/5 评分。

本课程将带您踏上为期 6 周的旅程，进入强大的世界 代理人工智能，教您如何设计、构建和部署自主人工智能代理。无论您是有抱负的人工智能工程师、希望提升水平的开发人员，还是想要保持领先地位的技术专业人士，本课程都可以提供您所需的实践技能和理论基础。

你将学到什么：

• 模型上下文协议（MCP）： 掌握 Anthropic 开源的突破性协议，该协议允许 AI 代理与外部工具、数据库和 API 连接
• OpenAI代理SDK： 使用 OpenAI 官方代理框架，通过函数调用和工具使用来构建生产就绪的代理
• 船员人工智能： 创建多代理系统，让专门的人工智能代理协作解决复杂的任务
• 郎图： 设计模块化代理管道和状态机以构建复杂的人工智能工作流程
• 自动生成： 探索用于多模型协作和自主代理对话的 Microsoft 框架
• 自定义工具构建： 通过 Python 代码执行扩展代理以进行数据分析和 API 集成
• 现实世界的项目： 在整个课程中构建和部署生产级人工智能代理

为什么代理人工智能很重要：

代理人工智能 代表了大型语言模型之外的下一个演变。代理人工智能系统可以自主地将复杂的目标分解为步骤、使用工具、编写和执行代码、与其他代理协作以及迭代解决方案。这项技术正在改变从软件开发到金融、医疗保健等行业。

企业正在积极招聘 人工智能代理工程师 他们了解如何构建这些自治系统。本课程使您处于这一职业机会的最前沿。

课程亮点：

• 讲师： Ed Donner 拥有 4.6 的讲师评分、约 100 万条评论和 121 门课程
• 学生： 超过 141,000 人注册，平均评分为 4.7/5
• 框架： MCP、OpenAI 代理 SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen
• 动手实践： 在整个课程中建立真正的代理
• GitHub： 完整课程代码位于 github.com/ed-donner/agents
• 证书： 可共享 LinkedIn 的 Udemy 证书

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