人工智能领域的先驱人物Andrew Ng近日宣布推出一门全新课程——《Agentic AI》，旨在帮助开发者掌握构建前沿智能体工作流程的核心技能。这门课程由DeepLearning.AI独家提供，专注于教授如何设计和实现能够自主决策和行动的AI系统。
课程概述：从基础到实践
这门自定进度的课程采用与供应商无关的教学方式，使用原生Python进行教学，不依赖特定框架隐藏实现细节。这种教学方法确保学员能够掌握核心概念，然后可以使用任何流行的智能体AI框架来实现，或者完全不使用框架。
"这门课程将让你快速掌握构建前沿智能体工作流程的技能，"Ng在课程介绍中强调，"唯一的先决条件是熟悉Python，不过对大语言模型(LLM)有一定了解也会有所帮助。"
四大智能体设计模式详解
课程的核心内容围绕四种关键的智能体设计模式展开，这些模式代表了当前AI代理开发的主流方法：
1. 反思模式（Reflection）
反思模式让智能体能够检查自身的输出并找出改进方法。这种能力使AI系统能够自我评估和自我完善，类似于人类的元认知能力。在实际应用中，反思模式可以帮助AI识别输出中的错误、不一致或不完整之处，并主动寻求改进方案。
例如，一个代码生成智能体可以通过反思模式检测到自己生成的代码可能存在效率问题，然后主动寻求优化方案。这种自我修正能力大大提高了AI系统的可靠性和实用性。
2. 工具使用模式（Tool Use）
工具使用模式使LLM驱动的应用能够决定调用哪些函数来执行特定任务，如网络搜索、访问日历、发送邮件、编写代码等。这种模式将LLM的推理能力与外部工具的功能相结合，扩展了AI系统的能力边界。
在实践层面，工具使用模式允许智能体利用现有的API和服务来完成特定任务，而不必重新实现这些功能。这不仅提高了开发效率，还确保了功能的稳定性和可靠性。
3. 规划模式（Planning）
规划模式教导学习者如何使用LLM将复杂任务分解为可执行的子任务。这种能力对于处理需要多步骤完成的复杂问题至关重要。通过规划，AI系统能够制定清晰的执行路径，确保任务能够有序、高效地完成。
例如，一个研究智能体在接到"分析人工智能市场趋势"的任务后，可以通过规划模式将任务分解为：收集相关数据、分析市场数据、识别关键趋势、生成报告等子任务，然后有序执行这些子任务。
4. 多智能体协作模式（Multi-agent Collaboration）
多智能体协作模式涉及构建多个专业化的智能体，就像公司雇佣多个员工一样，每个智能体负责特定领域的任务，共同完成复杂目标。这种模式充分利用了专业化分工的优势，能够处理更加复杂和多变的任务。
在实际应用中，多智能体系统可以包括负责数据分析的智能体、负责内容生成的智能体、负责用户交互的智能体等，它们协同工作，提供更全面、更专业的服务。
评估与错误分析：智能体成功的关键
Ng在课程中特别强调了评估和错误分析对于构建有效智能体的重要性。根据他的经验，一个人能否有效构建智能体的最大预测指标是他们是否知道如何进行有纪律的评估和错误分析过程。
"许多团队在不了解如何进行有效评估的情况下，可能会花费数月时间调整智能体，却收效甚微，"Ng指出，"我见过一些团队花费数月时间调整提示、构建智能体使用的工具等，最终却遇到了无法突破的性能瓶颈。"
通过理解如何进行评估以及如何监控智能体在每个步骤的行动(轨迹)，开发者能够准确识别工作流中的哪个部分出现了问题，从而有针对性地进行改进。这种方法让开发者能够依靠评估数据指导工作，而不是盲目猜测。
课程实践：从简单应用到复杂系统
课程通过丰富的实例来阐述这些概念，包括代码生成、客户服务智能体和自动化营销工作流等。特别值得一提的是，课程还指导学员构建一个深度研究智能体，该智能体能够搜索信息、总结和综合内容，并生成深思熟虑的报告。
这种实践导向的教学方法确保学员不仅理解理论概念，还能够在实际项目中应用这些知识。通过构建真实的智能体系统，学员能够将抽象的设计模式转化为具体的解决方案。
学习成果：掌握智能体构建的核心技能
完成这门课程后，学员将理解智能体的关键构建模块以及组装和调整这些模块的最佳实践。这些技能将使学员在当今构建智能体的团队中显著领先。
"当你完成这门课程时，你将理解智能体的关键构建模块以及组装和调整这些模块的最佳实践，"Ng在课程介绍中强调，"这将使你在当今构建智能体的团队中显著领先。"
课程特色：理论与实践的完美结合
这门课程的最大特色在于其理论与实践的完美结合。一方面，课程提供了坚实的理论基础，帮助学员理解智能体设计的核心概念；另一方面，课程通过丰富的实践案例，让学员能够在实际项目中应用这些知识。
图：展示AI智能体的四种核心设计模式及其应用场景
此外，课程还教授如何将复杂应用程序系统性地分解为一系列使用这些设计模式实现的任务。这种系统化的方法不仅提高了开发效率，还帮助学员更好地识别构建智能体的机会。
适用人群：广泛的开发者群体
尽管课程的唯一正式先决条件是熟悉Python，但Ng指出，对大语言模型有一定了解也会有所帮助。这意味着课程既适合有一定机器学习基础的开发者，也适合希望进入AI代理开发领域的新手。
对于希望扩展技能集的软件工程师、数据科学家、产品经理以及任何对AI代理开发感兴趣的专业人士来说，这门课程都提供了宝贵的学习机会。
课程价值：在AI代理开发领域保持领先
随着AI技术的快速发展，智能体系统正变得越来越重要。从客户服务到自动化营销，从代码生成到研究分析，智能体正在改变各行各业的工作方式。掌握构建智能体的技能，不仅能够提高个人的职业竞争力，还能为组织带来巨大的价值。
这门课程提供的知识和技能，将帮助开发者在AI代理开发领域保持领先，能够构建更加智能、更加可靠的AI系统，为用户提供更好的服务体验。
结语：加入AI代理开发的革新之旅
"请加入这门课程，让我们一起构建一些令人惊叹的智能体！"Ng在课程的最后呼吁道。随着AI技术的不断进步，智能体系统将在未来发挥越来越重要的作用。通过这门课程，开发者不仅能够掌握当前最先进的智能体设计模式，还能够为未来的技术发展做好准备。
无论您是希望进入AI代理开发领域的新手，还是希望提升现有技能的专业人士，这门课程都提供了宝贵的学习机会。通过Ng的指导和课程提供的丰富实践案例，您将能够掌握构建高效AI代理的核心技能，在人工智能的浪潮中乘风破浪。
