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Struttura del corso

Agenti AI enterprise con Tencent ADP

  • Che cos'è un agente AI enterprise e dove aggiunge valore
  • Funzionalità di Tencent ADP per lo sviluppo di agenti, l'integrazione della conoscenza e l'automazione dei flussi di lavoro
  • Differenze tra soluzioni basate su agenti e applicazioni chat di base
  • Comuni casi d'uso enterprise e considerazioni sulla consegna

Progettazione di agenti per i processi aziendali

  • Definizione di ruoli, confini, input e output degli agenti
  • Scelta tra design single-agent e multi-agent
  • Strutturazione di prompt, strumenti e regole aziendali
  • Pianificazione per l'escalation, la revisione umana e l'affidabilità

Creazione di RAG e flussi di lavoro della conoscenza

  • Concetti di RAG per risposte basate su fonti affidabili e accesso alla conoscenza aziendale
  • Preparazione di documenti, politiche e contenuti interni per il recupero
  • Progettazione di flussi di recupero e pattern di grounding delle risposte
  • Testing e miglioramento della qualità delle risposte nel tempo

Orchestrazione di flussi di lavoro e integrazioni

  • Mappatura dei processi aziendali in flussi di lavoro per agenti
  • Collegamento degli agenti a API, servizi interni e sistemi enterprise
  • Gestione di decisioni, approvazioni, retry e percorsi di fallback
  • Coordinamento delle consegne tra le fasi del flusso di lavoro e gli agenti specializzati

Applicazione di guardrail operative

  • Guardrail per sicurezza, privacy, conformità e controllo delle politiche
  • Riduzione del rischio proveniente da output non sicuri, prompt injection e esposizione di dati sensibili
  • Aggiunta di checkpoint di approvazione, audit trail e controlli di accesso
  • Progettazione di pattern di risposta sicuri per scenari aziendali ad alto impatto

Monitoraggio, valutazione e miglioramento continuo

  • Tracciamento di qualità, latenza, costi e tassi di successo dei flussi di lavoro
  • Testing del comportamento degli agenti in scenari aziendali realistici
  • Risoluzione dei problemi comuni di RAG, flussi di lavoro e orchestrazione
  • Creazione di un piano di implementazione per il pilota e l'adozione in produzione

Requisiti

  • Una comprensione generale dei concetti di AI generativa e dei comuni casi d'uso dell'AI enterprise
  • Esperienza nel lavorare con API, applicazioni web o piattaforme basate su cloud
  • Esperienza base nella programmazione, integrazione o progettazione di soluzioni

Pubblico target

  • Architetti di soluzioni e responsabili tecnici
  • Ingegneri AI, sviluppatori di applicazioni e specialisti dell'automazione
  • Product manager e team di innovazione che supportano le iniziative di AI enterprise
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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