Agentic AI 实战手册: 手把手教你如何将AI融入你的产品和团队 | Agentic AI Playbook: Complete Guide for Tech Leaders

现代产品和战略决策中利用代理式AI的非技术性实用指南。

您将会学到

• 了解Agentic AI的基础知识及其与传统AI和大语言模型（LLMs）的区别
• 识别不同类型的代理、工具、记忆系统和设计模式
• 熟悉快速发展的代理生态系统（如LangGraph、BeeAI、CrewAI等）
• 发现产品管理和团队工作流中使用Agentic AI的实际机会
• 使用编排工具设计从简单到复杂的代理工作流
• 构建实用的、风险意识强且可扩展的Agentic AI采纳路线图

课程要求

• 无需具备技术背景或编程能力
• 对人工智能未来发展的好奇心
• 对产品或技术团队的工作方式有深入了解
• 渴望构建或塑造智能产品的未来

课程详情描述

你是否在领导产品团队或创新项目，并且想知道像AutoGPT、CrewAI或LangGraph这样的AI代理是如何工作的——以及它们如何应用于你的工作？

本课程提供了一种实用的、非技术性的指南，专为产品经理、技术主管和战略负责人设计，帮助他们将AI术语转化为实际影响。

代理式AI不仅仅是聊天机器人和副驾工具。它代表了软件运作方式的重大转变——从反应式提示到能够自主规划、决策并跨工具和系统执行任务的目标导向代理。

本课程提供了战略性路线图，帮助你理解、评估并实现代理式AI于你的产品、平台和工作流程中——无需编写任何代码。

六周课程核心学习内容

• 什么是代理式AI，它与传统AI和基于LLM的副驾有何不同
• 关键代理组件：工具、记忆、目标、反思
• 设计模式：单次执行、反应式、基于计划、多代理系统
• 代理生态系统：LangGraph、BeeAI、CrewAI、Autogen
• 使用插件、API和MCP进行工具执行
• 理解GPT-4o、Claude及开源或本地LLM选项
• 无代码和低代码平台用于构建代理
• 内部代理用于研究、数据综合和路线图制定
• 面向客户的代理用于引导、演示和支持
• DevOps、数据监控和文档编制的代理
• 如Use Case Canvas等框架，识别代理机会
• 单代理与多代理架构及其应用场景
• 编排模型：并行、顺序、层级
• 代理角色：研究员、程序员、规划师、评论家
• 与Slack、Notion、CRM、GitHub等工具的集成
• 规划试点项目并设定可衡量的KPI
• 定义团队角色和准备状态
• 法律、伦理和治理框架用于代理系统
• 负责任地扩展你的代理堆栈

你将带走一个可重复使用的剧本和模板，开始为你的团队或产品制定代理策略。

适合人群

• 设计AI驱动功能或工作流的产品经理
• 力求将代理融入系统和架构的技术主管
• 探索可扩展用例的创新负责人
• 构建AI优先创业公司或内部工具的创始人和企业家
• 帮助组织导航AI领域的顾问和教练

无论是实验还是扩展，本课程都将帮助你清晰思考、有效行动并自信领导。

与其他大多数技术AI课程不同，本课程专为决策者和产品领导者设计，旨在：

• 在不编写代码的情况下理解代理式AI
• 识别真实的用例，而不仅仅是观看演示
• 制定明智的构建、购买或合作决策
• 将代理能力与产品、设计和业务目标对齐
• 围绕风险、合规性和扩展建立跨功能一致性

每个模块都充满了清晰的视觉效果、框架和战略见解，你可以立即将其应用于产品讨论、规划会议和利益相关者会议。

不需要编程技能。也不需要AI背景。

你所需要的只是对AI下一个前沿的好奇心，熟悉产品或技术团队的运作方式，以及塑造智能产品的未来愿望。

课程配套内容

课程包含六个基于模块的课程、模板如Use Case Canvas和Agent Strategy Playbook，以及创建自己的AI采用策略的顶点项目。

代理式AI正在重新定义软件的设计和交付方式。本课程将帮助你为此做好准备——并引领这一变革。

立即报名，开始构建你的代理式AI优势。