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Python中的代理AI实操：视频教程
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一个关于代理AI的四小时研讨会，涵盖了代理AI的定义、设计原则和开发方法，强调了2025年通过代理工作流创造商业价值的机会。研讨会展示了大型语言模型如何控制复杂工作流，并讨论了代理AI的影响、风险管理及实践示例，帮助观众理解代理系统的基本概念和应用。
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关键要点
- 代理AI研讨会由Jon Krohn和Edward Donner主办，时长四小时。
- 研讨会涵盖代理AI的定义、设计原则和开发方法。
- 强调2025年通过代理工作流创造商业价值的机会。
- 展示大型语言模型如何控制复杂工作流，实现任务的自主性。
- 讨论代理AI的影响、风险管理及实践示例。
- 定义代理AI为由LLM输出控制复杂工作流的程序，强调自主性。
- 指出2025年代理工作流带来的商业价值机会，LLM的快速改进对基准测试的影响。
- 解释核心概念如工具、风险及监控策略。
- 讨论代理AI的影响，包括劳动力变化和数据科学职业的未来保障策略。
- 介绍代理革命的框架和工具，如模型上下文协议（MCP）和OpenAI Agents SDK。
- 提供实践演示，包括使用OpenAI Agents SDK重建深度研究功能。
- 讨论代理系统的设计原则，涵盖五种工作流设计模式。
- 展示如何使用CrewAI构建自主软件工程团队。
- 最终项目涉及开发自主交易者，展示代理如何访问实时市场数据。
- 观众将掌握代理AI的基本概念和应用，实施代理系统，识别和减轻风险。
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