Agent Harness AI 進階課程

實體AI教學課程內容

Agent Harness AI 進階課程大綱

課程簡介

本課程專為具備基礎 AI 開發經驗的工程師與技術人員設計，深入探討如何利用 Agent Harness 架構建構高自主性、具備自我修正與長期執行能力的進階 AI 代理系統。課程透過 3 小時的密集訓練，結合理論與實務架構設計，協助學員掌握從狀態管理、工具調用、記憶機制到自動化任務執行的核心技術，打造穩定且高效的生產級 AI 應用。

課程單元與內容

1. Agent Harness 架構核心與 Human in the Loop (30 分鐘)

• Agent Harness 概論：理解 AI 代理底層框架的設計原則與運作機制。

• Human in the Loop：在關鍵決策點與高風險操作中導入人工審查與干預機制，確保系統安全性與準確性。

2. 狀態管理與系統循環機制 (45 分鐘)

• State Machine：運用狀態機設計代理的生命週期與行為轉換邏輯。

• Measure + Learn 與 Loops：建立執行成效的衡量指標，並透過反饋循環讓代理在運行中持續學習與優化。

3. 模組化能力與上下文管理 (45 分鐘)

• Agents.md 與 Skills：透過結構化文件定義代理角色，並擴充可複用的技能模組。

• Context Management：有效控制與優化長文本對話中的上下文視窗，避免資訊過載或遺忘。

4. 工具調用、記憶與多代理協作 (45 分鐘)

• Tools 與 Memory：整合外部 API 工具與短期、長期記憶存儲機制。

• Subagents：透過子代理的分工與協作，處理複雜且多階段的大型任務。

5. 自動化執行與綜合實作 (15 分鐘)

• Crons + Hooks：設定定時觸發任務與事件鉤子，實現代理的自動化背景運行。

• Q&A 與總結：課程重點回顧與實務導入建議。