AI 工程師 Agent 賽道：完整的 Agent 和 MCP 課程

30 天掌握 AI Agents：使用OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen 和 MCP 建構 8 個真實專案。

從這 17 小時的課程，你會學到

專案 1：職業數位孿生。建置並部署您自己的 Agent (代理/智能體)，代表您與未來的潛在雇主溝通。
專案 2：銷售代表 (SDR) Agent。一款即時商業應用：創建銷售代表，撰寫並發送專業郵件。
專案 3：深度研究。創建您自己的 Agentic 基本用例版本：一個 Agent 團隊，可以對您選擇的任何主題進行廣泛的研究。
專案 4：使用 CrewAI 在幾分鐘內建立一個選股 Agent －自動搜尋投資熱點！
專案 5：部署您自己的四 Agent 工程團隊—使用 Docker 中的 CrewAI 和 Coder Agent 管理、建置和測試軟體應用程式！
專案 6：建立您自己的 OpenAI 操作員 Agent 版本－您的 Sidekick 可以透過 LangGraph 在您的瀏覽器中與您協同工作！
專案 7 : Agent 創建器－一個使用 AutoGen 建構和啟動新智能體的智能體，釋放無限的 AI 可能性！
專案 8：總整－建立一個由 4 個 Agent 進行自主交易的交易大廳，由 6 個 MCP 伺服器和 44 個工具提供支援！

要求

雖然如果您可以使用 Python 編寫程式碼並且具有使用 LLM 的一些經驗，那麼這是理想的選擇，但本課程是針對非常廣泛的受眾而設計的，無論其背景如何。我提供了一整套自學實驗室資料，涵蓋基礎技術和程式設計技能。如果您是編碼新手，那麼只有一個要求：足夠的耐心！
如果您的 API 預算較少，那麼課程最適合您，但這完全由您自己選擇。您無需花費任何 API 費用即可完成整個課程。如果您確實希望使用尖端模型，那麼典型的花費將低於 5 美元。如果您願意多花一點錢，您可以選擇使用更多功能。

課程說明

2025 年是 Agents 進入勞動市場的一年。這無異於 AI 的一個分水嶺。成為 Agentic AI 專家從未如此重要。這正是本課程的目標：讓您掌握設計、建構和部署自主 AI Agents,的技能和專業知識，開闢新的職業和商業機會。

這是一個為期 6 週的密集課程，旨在掌握 Agentic AI。我們首先建立基礎專業知識，然後使用經過驗證的設計模式連接 LLM。然後，每週我們都會使用新框架提升技能：OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph 和 Autogen。課程以整整一周的時間結束，內容涉及 MCP 所開闢的非凡機會。

最重要的是，這是一門實作課程。我深信，最好的學習方式就是實踐。所以請準備好捲起袖子吧！我們將建構 8 個真實專；按有些令人驚奇，有些令人著迷，有些則相當超現實。但有一件事是肯定的：所有這些都有力地證明了 Agentic AI 徹底改變商業格局的潛力。

那麼，快來和我一起踏上這六週的全面旅程吧。最後，您將掌握 Agentic AI。您將擁有所有主要框架的專業知識。您將熟悉 Agentic AI 的優勢和陷阱。您將自信地釋放自主代理來解決現實世界的商業問題。在此過程中，您將會體驗到 Agentic AI 這項令人驚嘆的突破性技術的無窮樂趣。

目標受眾

好吧，也許我有偏見，但我想說：任何人！如果您對 Agents 的潛力著迷並渴望擁有創建強大的 Agentic AI 的技能 – 那麼您來對地方了。雖然它最適合那些具有程式設計經驗的人，但我設計的課程適合所有背景的人。

講師簡介

Ed Donner 人工智慧新創公司共同創辦人和領導者； Gen AI 和 LLM 講師

Ed Donner 是一位科技領導者，也是人工智慧新創企業的創辦人。他是 Nebula 的聯合創始人兼首席技術長，Nebula 是一個使用生成式 AI 和其他形式的機器學習來尋找、了解、吸引和管理人才的平台。 Nebula 的長期目標是幫助人們發現自己的潛力並追求存在的意義。

在此之前，Ed 是 AI 新創公司 untapt 的創辦人兼首席執行官，該公司是埃森哲金融科技創新實驗室旗下公司，於2021 年被收購。由300 名軟體工程師組成的團隊，負責3 大洲的風險技術工作，在華爾街從事了 15 年的技術工作後。 Ed 擁有 2023 年頒發的深度學習匹配引擎專利，以及牛津大學物理學碩士學位。

Ligency 建構現實世界的 AI 產品

加入 Ligency，與超過 340 萬名學員一起學習。

我們擁有 4.6 分的講師評分、近 100 萬條評價，並提供 12 種語言的 121 門課程，幫助工程師、領導者和團隊掌握驅動當今人工智慧革命的技能，並交付實際成果。

我們從現實世界的起點出發：大型語言模型( LLM )及其驅動的產品。您將學習AI 和生成式人工智慧 (gen AI) 的基礎知識，然後交付生產級系統 – 聊天機器人、Co-Pilot、自動化和 AI 代理。我們將深入探討大型語言模型工程：檢索（RAG）、評估、可觀測性、安全性以及團隊大規模運行代理系統所使用的模式。

我們的技術堆疊實用且與時俱進。您將使用 Python、LangChain 和 LangGraph 快速建立原型；探索來自 OpenAI、Gemini 和 Claude（包括 Claude Code）的模型；使用 Hugging Face 和 Ollama 進行微調和部署；並在 AWS 上將其部署到生產環境 – 從 Bedrock 到事件驅動服務。需要自動化？我們利用 n8n、簡潔的介面和 CI/CD 將其完美整合。在此過程中，您將掌握在高負載下依然穩健的響應式工程技術。

未來發展方向：交付型人才的職位。熱愛建構的人才可以選擇 AI 工程師和 LLM 工程師；追求規模化可靠性的人才可以選擇平台和 MLOps 方向；致力於將智能體 AI 從簡報轉化為實際業務成果的人才可以選擇產品和領導力方向。貫穿始終的核心理念是：快速學習、快速建立、衡量一切、迭代優化。

從我們最暢銷的課程開始：

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完整的 Agentic AI 工程課程 – 設計、編排和部署強大的 AI Agents 和 Agentic 工作流程。

生產環境中的 AI : 大規模的 Gen AI 和 Agenttic AI – AWS 上建置管道、監控和企業級部署的擴展模式。

生成式 AI 高階主管簡報：領導者的精通指南－生成式 AI 策略、治理與投資報酬率的簡明行動手冊。

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