AI Agent架构设计与应用开发

大模型前沿应用实践 / 2025-10-09 09:58:08
AI Agent架构设计与应用开发
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    课程简介

    本课程旨在提供一个全面深入的 AI Agent 架构设计与应用开发培训。课程内容涵盖 AI Agent 架构设计全景、核心组件、技术栈和架构选型等热门主题。通过结合最新的行业知识、前沿探索以及国内外知名大厂、业内最佳实践案例，学员将能够掌握 AI Agent 开发的关键技术和方法，提升在实际项目中的应用能力。

    目标收益

    • 架构设计能力提升：学员将深入理解 AI Agent 架构设计的全景，掌握如何根据业务需求进行合理的架构规划和技术选型。
    • 核心组件深入掌握：学员将全面了解 Agent 大脑、工具系统、上下文管理系统、评测系统、数据飞轮系统、环境与沙箱等核心组件的功能、实现方法及优化策略。
    • 技术栈与选型精通：学员将熟悉当前主流的 AI Agent 技术栈，包括模型层、编排层、工具层和应用层，并能够根据项目特点选择合适的技术方案。
    • 行业最佳实践应用：通过分析国内外大厂的技术案例和开源方案，学员将学习到如何将最佳实践应用到实际业务场景中，解决各种复杂问题。
    • 研发提效技巧掌握：学员将了解 AI Agent 在辅助编程等方面的应用，提升个人和团队的研发效率。
    • Agent 业务场景赋能：学员将了解 AI Agent 如何真正解决行业问题，如何找到业务内痛点，并在效率和空间提升上发挥巨大优势。


    听众对象

    • AI 架构师：负责 AI 项目架构设计的专业人士，希望通过学习 AI Agent 架构设计提升项目整体性能和可扩展性。
    • AI 开发工程师：参与 AI Agent 开发的技术人员，需要深入了解核心组件和技术栈，以便更好地进行系统开发和优化。
    • 技术团队负责人：需要对 AI Agent 技术有全面了解，以便在团队建设、技术选型和项目管理中做出明智决策。
    • 对 AI Agent 技术感兴趣的研究人员和学者：希望了解 AI Agent 的最新发展动态和前沿技术，为研究工作提供参考和启发，并完成转型。


    课程时长

    本课程为期 2 天（可视情况调整，适应时长）


    课程大纲

    AI Agent 架构设计全景与核心组件
    • AI Agent 技术栈全景
      • 介绍 AI Agent 技术栈的分层架构，包括模型层、编排层、工具层和应用层等。
      • 讲解各层之间的交互关系以及它们如何共同推动 AI Agent 从实验阶段进入系统化、工程化开发阶段。
      • 解析经典行业论文和报告，分析当前技术栈的发展趋势和未来方向。
    • 核心组件：Agent 大脑
      • 深入探讨大语言模型作为 Agent 大脑的作用，包括自然语言理解、逻辑推理和决策生成能力。
      • 分析不同大语言模型的性能特点和适用场景，如何构造大脑编排协调能力。
      • 讨论如何通过预训练、后训练等技术手段优化大语言模型，使其更好地适应特定业务需求。结合实际案例，如某厂 xx 系统中 Agent 大脑的优化实践。
    • 核心组件：工具系统
      • 介绍工具系统的功能和重要性，包括执行 API、检索信息、读取文件等操作。
      • 讲解常见的工具调用机制，如 LangChain Tools、OpenAI Function calling 等。
      • 分析工具系统的实现难点，如错误处理、重试机制等。通过案例分析，展示如何解决工具调用中的常见问题。
    • 核心组件：上下文管理系统
      • 讲解上下文管理系统的作用，如保存对话上下文、记录任务进度等。
      • 介绍主流的上下文管理实现方式，如短期记忆（Session Buffer）、长期记忆（基于向量库，如Chroma、Weaviate）等。
      • 系统性介绍 RAG 等技术，并通过某厂 xx 系统的 RAG 体系建设，解析关键实现
      • 讨论上下文管理面临的挑战，如上下文提取与召回的准确性、信息冗余和冲突等问题。引用上下文策略相关研究，探讨最新的解决方案。
    技术落地与最佳实践
    • 核心组件：评测系统
      • 介绍评测系统在 AI Agent 开发中的重要性，包括评估执行效果、记录失败经验等。
      • 讲解常见的评测方法和指标，如 AgentBench 等，以及垂类行业相关指标和 Eval Bench。
      • 分析如何根据评测结果调整 Agent 的策略和行为。结合实际案例，展示评测系统在某厂 xx 系统的应用。
    • 核心组件：数据飞轮系统
      • 讲解数据飞轮系统的概念和作用，包括如何通过持续的数据收集和反馈优化 Agent 的性能。
      • 分析数据飞轮系统的构建方法和关键点，如何构造自进化的 Agent 体系。
      • 讨论数据飞轮系统在不同业务场景中的应用案例。引用某厂 xx 系统的应用，探讨数据飞轮系统的最佳实践。
    • 核心组件：环境与沙箱
      • 介绍环境与沙箱在 AI Agent 中的作用，如提供安全的运行环境、隔离不可信代码等。
      • 讲解常见的环境与沙箱实现方式。
      • 分析环境与沙箱在实际应用中的优势和挑战。通过案例分析，某厂 xx 系统的应用，展示环境与沙箱在某企业级应用中的实现。
    • 技术栈和架构选型
      • 讲解如何根据业务需求和团队技能进行技术栈和架构选型。
      • 分析不同架构模式（如 MCP 架构、ReAct 框架、A2A 架构、TIR 架构）的优缺点和适用场景。
      • 解析主流的开源框架和工具，并分析它们的生态系统和社区支持情况。结合实际案例，展示如何选择合适的技术栈。
    • 最佳实践与案例分析
      • 分享国内外大厂的技术案例，如 某厂 xx 系统的应用在软件工程工具领域的应用等。
      • 分析这些案例中如何解决各种问题，如高并发、低延迟、多模态处理、模型推理能力提升等。
      • 讨论如何将这些最佳实践应用到实际的业务场景中。结合实际案例，展示如何在项目中应用最佳实践提升性能和效率。
    深度内容和企业落地
    • 演进趋势与技术分层
      • 从 LLM 到 Agentic AI 分层架构：感知层（环境输入）→ 推理层（LLM + 规划）→ 行动层（工具执行）→ 记忆层
      • 结合行业分类的落地实践：：自主 Agent vs 协作 Agent vs 领域 Agent
    • 推理引擎和动态流程设计
      • 规划算法：Tree-of-Thoughts vs Chain-of-Thoughts（Anthropic 最新上下文策略等）
      • 动态决策：循环（Critique-Revision Loop），动态 Planner-executor 的深度时间
      • 工具链开发的艺术（如何提升大模型利用工具能力，工具开发最佳实践等）
      • 上下文如何影响 Agent 成功率深度解析
    • 行业解决方案
      • 工业 Agent 落地实践（电商客服 Agent、Deep Research Agent、Coding Agent、招聘 Agent、社媒营销 Agent 等分享）
      • 学术前沿专题（DeepSeek-R1 架构、Agent 安全、Agent 成本调控、多 Agent 博弈


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