Agentic AI 教程大纲

欢迎来到 Agentic AI 开发教程。本课程旨在帮助开发者掌握构建智能体 AI（Agentic AI）的最佳实践，从基础概念到高级自治系统，全方位提升你的 AI 应用开发能力。

以下是本教程的核心模块与章节概览：

第一章：Agentic 工作流简介

本章将带你走进 Agentic AI 的世界，理解其核心概念、价值以及与传统 AI 的区别。

• 1.1 欢迎: 课程介绍与学习目标。
• 1.2 什么是 Agentic AI: 定义 Agentic AI 及其在 AI 发展中的位置。
• 1.3 自治程度: 探讨 AI 系统从辅助到完全自治的演变。
• 1.4 Agentic AI 的优势: 为什么我们需要构建 Agentic 工作流。
• 1.5 应用场景: 客户支持、深度研究、法律分析等实际案例。
• 1.6 任务分解: 处理复杂任务的核心策略。
• 1.7 评估 Agentic AI: 如何衡量智能体的表现。
• 1.8 设计模式: 常见的智能体设计模式概览。

第二章：反思设计模式 (Reflection)

"反思"是提升 AI 输出质量最有效的模式之一。本章深入探讨如何让 AI 自我检查与修正。

• 2.1 利用反思提升输出: 反思机制的基本原理。
• 2.2 为什么不仅仅是迭代: 反思与简单循环的区别。
• 2.3 图表生成工作流: 实战案例：生成准确的图表。
• 2.5 评估反思的影响: 量化反思带来的改进。
• 2.6 使用外部反馈: 集成人类或工具的反馈回路。

第三章：工具使用 (Tool Use)

工具是智能体的手和脚。本章讲解如何让 LLM 调用外部工具、执行代码并与世界交互。

• 3.1 什么是工具: 工具调用的基本概念。
• 3.2 创建工具: 如何定义和实现自定义工具。
• 3.3 工具语法: 不同框架下的工具定义语法。
• 3.6 代码执行: 让 AI 编写并运行代码以解决问题。
• 3.7 模型上下文协议 (MCP): 标准化的工具连接协议介绍。

第四章：构建 Agentic AI 的实用技巧

从 Demo 到生产环境，你需要掌握评估、调试和优化的硬核技能。

• 4.1 评估 (Evaluations): 建立系统的评估体系。
• 4.2 错误分析与优先级: 如何分析失败案例并确定改进方向。
• 4.3 更多错误分析示例: 常见错误模式解析。
• 4.4 组件级评估: 对系统各个环节进行独立测试。
• 4.6 如何解决已识别的问题: 针对性的优化策略。
• 4.7 延迟与成本优化: 在性能与成本之间取得平衡。
• 4.8 开发流程总结: 构建可靠 Agentic 应用的标准流程。

第五章：高度自治智能体的模式

探索更高级的智能体架构，包括规划和多智能体协作。

• 5.1 规划工作流: 让 AI 学会先思考、再行动。
• 5.2 创建与执行 LLM 计划: 动态规划的实现。
• 5.3 结合代码执行的规划: 增强规划能力的鲁棒性。
• 5.5 多智能体工作流: 多个智能体如何分工协作。
• 5.7 多智能体通信模式: 智能体之间的高效沟通机制。
• 5.10 总结: 课程回顾与未来展望。