代理式AI工程课程——Udemy优惠券和折扣代码(2026)

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完整的课程：Agentic AI Engineering Course

AI世界正在从简单的聊天机器人转向 自主AI代理 可以独立推理、规划和执行多步骤任务的。 完整的代理式AI工程课程 由 Ed Donner 和 Ligency 团队提供，是 Udemy 上掌握这个快速发展领域的最全面和最高评价课程之一，有超过 141,000名学生注册 和一个出色的 4.7/5评分.

这个课程带你进行为期6周的旅程，进入强大的世界 代理式AI，教您如何设计、构建和部署自主AI代理。无论您是有抱负的AI工程师、寻求升级的开发人员还是想保持领先的技术专业人士，本课程都提供了您需要的实践技能和理论基础。

您将学到：

• 模型上下文协议（MCP）： 掌握由Anthropic开源的突破性协议，允许AI代理与外部工具、数据库和API连接
• OpenAI Agent SDK： 使用OpenAI官方代理框架构建生产就绪的代理，具有函数调用和工具使用
• CrewAI： 创建多代理系统，其中专门的AI代理协作以解决复杂任务
• LangGraph： 设计模块化的代理管道和状态机以构建复杂的AI工作流
• AutoGen： 探索Microsoft多模型协作和自主代理对话框架
• 自定义工具构建: 使用Python代码执行扩展代理，用于数据分析和API集成
• 真实世界项目: 在整个课程中构建和部署生产级AI代理

为什么代理性AI很重要：

代理式AI 代表超越大型语言模型的下一步进化。代理AI系统可以自主地将复杂目标分解为步骤、使用工具、编写和执行代码、与其他代理协作并迭代解决方案。这项技术正在改变从软件开发到金融、医疗保健及以外的各个行业。

公司正在积极招聘 AI代理工程师 理解如何构建这些自主系统的人。本课程将您置于此职业机会的最前沿。

课程亮点：

• 讲师： Ed Donner，讲师评分 4.6，约 100 万条评价，共 121 门课程
• 学生： 超过 141,000 名学生注册,平均评分为 4.7/5
• 框架： MCP、OpenAI Agent SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen
• 动手： 在整个课程中构建真实的代理
• GitHub： 完整课程代码在github.com/ed-donner/agents
• 证书： 可分享的Udemy证书用于LinkedIn

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