跳至主要内容

免费课程

使用 LlamaIndex 构建 Agentic 工作流

高级2 小时

使用 LlamaIndex 构建 AI 智能体工作流,实现规划、搜索、记忆和协作。

Python2 小时成就证明

创建您的免费账户

继续使用 Google
或
继续即表示您接受我们的 使用条款,我们的 隐私政策 ,并且您的数据存储在美国。

深受数千家公司学习者的喜爱

要培训团队?

试用企业版 →

课程简介

从零开始构建智能、强大的 AI 智能体

学习如何从零开始使用 LlamaIndex 构建智能代理工作流,这是一款用于编排 AI 行为的强大框架。 从单智能体设置开始,逐步迈向多智能体协作,你将创建一个能够进行研究、生成报告并对自身输出进行反思的系统。

创建并编排智能体工作流

你将首先使用 AgentWorkflow 类搭建一个简单的 AI 代理,并将其连接到诸如网页搜索等功能。 你将学习如何利用上下文为你的智能体赋予“记忆”,并通过流式输出让它们的响应更具动态感。 随着课程的推进,你将探索事件处理、并发执行以及使用基于步骤的逻辑创建自定义工作流等高级功能。 你还将实现自我反思循环,使智能体能够改进自身输出。

使用 LlamaIndex 设计多智能体系统

在最后一步,你将超越单智能体系统,设计协同工作的 AI 智能体团队。 你将构建工作流,其中每个智能体都承担专门角色——例如调研、写作和审阅——并通过共享上下文交换信息。 你将尝试顺序、循环和分支工作流,深入了解如何借助多个智能体管理复杂任务。

先修要求

课程体系

课程大纲

1

构建一个代理

本章将介绍使用 LlamaIndex 构建 agentic 工作流所需的核心概念与环境配置。您将上手实践 Tavily 与 OpenAI 模型等工具,定义您的第一个工具函数,并创建一个能与网页交互的智能代理。完成本章后,您将用 LlamaIndex 搭建出一个可用于实际任务的完整 AI 代理。
开始本章
2

创建深度研究工作流

既然可以组队,为什么只用一个代理?在本章中,您将解锁多代理系统的力量:由各具分工的专业代理协作,像一支研究小队,各司其职。您将构建自己的协作式代理工作流,实现搜索、撰写与审阅,展示团队协作如何让您的 AI 更聪明、也更易扩展。
开始本章

使用 LlamaIndex 构建 Agentic 工作流

课程已完成

获得成就证明

立即报名

通过 DataCamp 移动版提升您的数据技能

借助我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战,随时随地取得进步。