課程介紹
AI Agent 是什麼？解鎖 AI Agent 的強大潛力，學習如何從零開始打造智能決策與自動化應用。本課程專為想掌握 AI Agent 技術的學習者設計，透過業界講師的實戰指導，帶領學員深入理解 AI Agent 的概念、工具與未來發展趨勢，並運用 AutoGen 框架開發智能應用。課程涵蓋三大核心內容：基礎概念，幫助學員了解 AI Agent 的定義、應用場景與解決問題的能力；技術與開發，學習如何透過 AutoGen 框架設計並開發多代理人協作系統；未來趨勢，解析 AI Agent 在各行各業的應用潛力與發展機會。無論是 AI 初學者、開發者，或是對智慧決策與自動化技術感興趣的專業人士，都能透過本課程快速上手並掌握 AI Agent 的實戰應用，提升效率，開創智能時代的新可能。
1、前言
本單元將帶領學員了解生成式 AI 的基本概念，並介紹 AI agent 的核心特性，包括它們如何自主處理任務並與其他代理人協作。您將學會分辨 AI agent 與目前主流生成式 AI 工具的差異，並探討多代理系統的價值與未來趨勢，建立學習後續應用實例的基礎。
1-1 什麼是 AI Agent
1-2 AI Agent 的基本概念與應用場景
1-3 AI agent 的核心概念及其與生成式 AI 的差異
1-4 為什麼多代理系統是未來的趨勢？
2、Case 1：兩個相聲演員設計一段幽默對話
本案例是模擬兩位幽默代理人的互動，透過生成對話創作一段喜劇表演。學員將實作代理人的角色設計與對話生成邏輯，並探索如何利用代理人之間的反思與協作機制提升內容的幽默性與吸引力。
2-1 利用 ConversableAgent 產生對話型 Agen
2-2 讓兩個 Agent 自動生成幽默對話，模擬相聲演出
2-3 修改 Agent 的角色設定，調整對話風格與互動方式
3、Case 2：模擬客服人員對兩位顧客的產品介紹
在本案例中，將示範演練構建一個客服代理，與兩位顧客代理進行互動。學員將實現代理人解答顧客問題、提供產品建議的能力，並學會如何運用工具代理來強化系統的問題解決效率，實現接近真實場景的模擬。
3-1 設計一位 Agent客服與兩位不同任務的 Agent 顧客
3-2 讓客服 Agent 依照顧客反應，進行多輪循序對話
3-3 處理多位顧客需求，模擬真實客服應對場景
4、Case 3：部落格文章寫作與反饋編修
本案例中，部落客代理根據主題自動生成文案，而訂閱者代理則對文案進行模擬評價。學員將學會如何運用多代理協作來模擬受眾行為，並結合反思模式優化生成內容，使其更符合目標受眾的需求。
4-1 一個 Agent 部落客根據廠商需求產生文案
4-2 讓反饋 Agent 批改內容，提供改進建議
4-3 透過 Agent 反饋的意見，自動改良文章品質與可讀性
5、Case 4：打造股票爬蟲助理，讓 Agent 使用 Coding 工具
本案例引導學員設計股票爬蟲，協助使用者收集股市走勢並生成初步投資預測。您將學會如何讓代理人協作分工，完成從爬取數據到分析趨勢的流程，體驗 AI 繪製股價變化的分析體驗。
5-1 設計 Agent 擷取股票數據並分析趨勢
5-2 讓 Agent 自動生成 Python 代碼，繪製股價變化圖表
6、Case 5：用 AI agent 打造報價單生成、識別與檢測助理
此案例展示如何構建一個能自動生成、檢測與優化報價單的智能系統。學員將實作報價單生成代理與檢測代理，並讓其協作完成報價單的自動化檢查，學會多代理系統在商務流程中的應用。
6-1 設計多個 Agent 各自扮演不同角色（業主、設計師、木工師傅、系統櫃師傅等）
6-2 透過 GroupChat 讓代理人自動進行討論，整理報價單內容
6-3 協作生成完整的裝潢報價單，確保資訊準確與合理性
7、多代理人系統的潛力和未來趨勢
總結本課程學到的技術與概念。您將了解多代理技術如何改變各行業的工作方式，並預見其在自動化、智能化中的長期價值。
7-1 多代理協作在自動化與智慧化流程中的價值
7-2 AI agent 未來發展的挑戰與機遇
張書豪
業師專長於電腦資訊，過往曾任職於高瞻資訊擔任影響分析師、大猩猩科技演算法工程師。並且在永和社區大學電腦課授課開班，包含 Python 程式設計初學班、電腦維修 DIY、一起來滑手機等課程。業師具豐富實務與教學經驗，瞭解程式設計對於未曾接觸過的學生，多有擔心程式難度或不知道如何應用，因此在其教學上常以生活常見的程式帶入課程，例如餐點點餐系統、臉書、LINE 等社群軟體，多媒體剪輯軟體等程式，幫助非資訊相關科系或對 Python 網路爬蟲程式設計有興趣者，從 0 到 1 ，完善建立具邏輯有程式的基礎概念。
課程資訊
。課程時間：訂單完成隔日工作日開始觀看
。課程型態：線上影音課程
。課程長度：約 3 小時
。課程費用：4,880 元（原價 14,400 元，限量名額，若遇額滿依報名優先順序決定）
。觀看權限：30 天（期限內可無限次、跨載具觀看授權影片）
課程費用：4,880元（原價 14,400 元，此為活動優惠價，不得與其他優惠同步使用。限量名額，若遇額滿依報名優先順序決定。）
天地人學堂
TWMG（TIANDIREN WEALTH MANAGEMENT GROUP）
。主辦單位有權做課程內容增減修與調整優惠適用對象與活動最終解釋權和裁量權。
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課前搶先發問
指的是 能用感測器感知周圍環境，然後採取相對應的行動，做出決策的人工智慧 。對比現在的大型語言模型處於一問一答的形式，AI Agent 更多的提供則是針對任務或專案細節的智慧化調整。
包含4個要素： 計畫 、 記憶 、 工具 與 行動 。其中計畫、記憶能力要能隨時因應環境狀態的不同修正，使用的工具、行動的方式也會視目標來調整。
大型語言模型可以視為 AI Agent 的大腦，大型語言模型就像是一顆可以對話的大腦，慢慢進化成可以解決問題、使用工具，最終執行所有人類的工作。因此，隨著垂直分工的AI進化，將會把收到的任務進行拆解、直接評估，又或者引入外部資訊檢查，讓它能夠審視可採取的行動並進行優化改進。這也是 AI Agent 開發者所期望人工智慧的實現。
其實用途會漸趨多元且廣泛。例如，調用 API；使用他人已經開發好的第三方服務或者取用資料。函數；處理開發者自訂的複雜計算，或者企業內部業務邏輯。資料；檢索（模型）外部資料，藉此得到更精準與即時的資訊。
AI Agent 有其特色，也就是善於處理非結構化的問題（unstructured probelm）。換句話說，也就是接收資訊、進行內部推理並採取行動。透過提示工程的框架來引導推理與行動，適用於需要探索或策略性預測的任務。簡言之，若某項任務或專案需求還不明確，就有 AI Agent 出面解決的用途。
原則上，可以分成對企業與對消費者兩種，但嚴格說來，AI Agent 的應用並沒有太多限制。例如，撰寫研究報告，需要有資料蒐集者、資料整理者和報告撰寫者三個不同角色，這時候 AI Agent 便可以擔任此一角色框架，進行任務分配與指揮產出。而面向企業應用來說，AI Agent 客服也是常見且目前成熟的應用領域之一，未來對於商業應用將趨向多種用途。
AI Agent 處理問題時，每次都會有彈性、有創意地重新提出計畫，但這帶來幾個問題：不可預測性、高度相互依賴、效能瓶頸以及難以評估與改善。然而，未來的 AI 將是多次互動（multi-shot），並成為基於推理的系統，就像我們（人類）在各種複雜情境之下做出計劃一樣，它將自行規劃與多步推理，進而形成更多的代理應用工具。
- 掌握生成式 AI 在多代理人系統中的應用與開發流程。
學習如何透過多代理工具提升工作自動化與協作效率。
實作範例程式，了解生成式 AI 的實際運行模式與未來應用可能。
- 掌握 AutoGen 框架，構建多代理人系統，實現複雜 AI 應用。
- 將生成式 AI 應用於多代理架構中的關鍵技術
- 學習四大代理設計模式：反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、規劃（Planning）和多代理協作（Multi-Agent Collaboration）。
