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    AI Agent 開發實戰：打造自動化工作流與智能代理人

    把工具呼叫、狀態、失敗處理與部署接成一個系統。

    專家 · 已開課

    需要 Agent 的地方，應能說清楚它為何必須自己選下一步。

    Outcomes

    學完你能做到

    • 區分 Chatbot、Workflow 與 Agent 的適用條件。
    • 設計 Function Calling、API 工具與 Fallback。
    • 用 CrewAI 與 LangGraph 實作代理流程。
    • 部署並監控內容、客服與數據分析案例。

    Audience

    適合誰，不適合誰

    為團隊設計有邊界的自動化代理。

    你可能正卡在這裡

    • 把固定流程都做成 Agent，結果難以追查。
    • Agent 會呼叫工具，卻缺權限、重試與停止條件。
    • Demo 順利，成本與日誌進入實際運作才失控。

    可能不適合你，如果你

    • 沒有 Python／API 基礎，或只想做純聊天機器人的人。

    Curriculum

    課綱

    1. 01AI Agent 設計模式先判斷何時需要 Agent，定義 ReAct、任務計畫、記憶與停止條件。
      • AI Agent vs Chatbot：關鍵差異
      • ReAct 模式：思考 → 行動 → 觀察
      • Plan-and-Execute：任務規劃與執行
      • Agent 記憶系統：短期 vs 長期記憶
    2. 02Tool Use 與 Function Calling為 API、搜尋和資料庫 Tool 定義輸入、權限及失敗回退。
      • Function Calling 原理與實作
      • 自訂 Tool：讓 Agent 呼叫 API
      • 網頁搜尋 + 資料庫查詢 Tool
      • 錯誤處理與 Fallback 策略
    3. 03多代理人系統實戰以 CrewAI 與 LangGraph 建立角色和狀態，測內容流程與客服轉人工分支。
      • CrewAI 入門：定義角色與任務
      • LangGraph：狀態機驅動的 Agent
      • 實戰：自動化內容生產線
      • 實戰：智能客服 Agent
    4. 04部署、監控與最佳實踐以 Docker、Cloud Run 和 LangSmith 留下部署、追蹤與成本證據，完成分析 Agent。
      • Agent 部署：Docker + Cloud Run
      • 監控與日誌：LangSmith 實戰
      • 成本控制與 Token 優化
      • 期末專案：數據分析 Agent 上線

    Deliverables

    你會帶走的東西

    • 工具呼叫與錯誤處理範例
    • 內容或客服 Agent 原型
    • 數據分析 Agent 期末專案
    • 部署與監控紀錄

    Tools

    會用到的工具，怎麼接到工作上

    • Python
    • CrewAI
    • LangGraph
    • Docker
    • Google Cloud Run
    • LangSmith
    對應職務
    AI 系統工程師、自動化架構師、AI 應用工程師
    實際場景
    • 客服代理試點
    • 內容流程協作
    • 數據分析代理原型

    Prerequisites

    上這門課之前與之後

    建議先具備

    具備 Python 與 API 基礎

    「RAG 實戰：用 LangChain 打造企業級 AI 知識庫」 或 「n8n 自動化工作流實戰：打造 LINE AI 助理」（建議）

    學完接著上

    這是這條路徑的最後一站

    實戰營

    實戰營可用 Agent 作為 Orchestrate、Build 的解法；先於 Discover、Define 確認動態決策是否必要，再於 Verify、Ship 檢查權限、成本與停止條件。

    看梯次與報名 →

    FAQ

    常見問題

    怎麼購買線上課？

    選定課程後會前往 Teachify 課程頁完成結帳；本站提供介紹與導流，不在本站收款。實際結帳金額以 Teachify 顯示為準。

    課程能看多久？

    觀看期限以各課 Teachify 購買頁與結帳條款為準；發布前請先核對，不在本站承諾固定期限。

    線上課與 AI Builder 實戰營有什麼不同？

    線上課依課綱自學一段能力；實戰營是 4–6 週線下小班，每週 Project Review，最後以 Demo Day 呈現專案。

    完課能折抵實戰營學費嗎？

    可以。完成線上課後可折抵 AI Builder 實戰營學費；折抵金額、期限、是否可累計及申請方式，請以當期實戰營公告為準。

    沒有程式基礎可以上嗎？

    入門課可從工作情境或電商訂單開始；RAG、進階開發及製造設備故障分類需要相應 Python、Git 或分類指標基礎，請先看各課先修條件。

    首發登記等於報名或付款嗎？

    不是。首發課尚未錄製，問卷只用於需求調查與早鳥價登記；正式開賣與付款方式另行公布。

    可以開發票嗎？

    線上課由 Teachify 結帳；發票開立方式與抬頭請以結帳頁資訊及實際銷售方規則為準，企業採購可先洽詢。

    企業可以團購或安排內訓嗎？

    可以提出企業採購或內訓需求，請提供人數、課程與預計時程；報價與授權範圍由團隊確認後回覆。

    買組合包後，可以依自己的速度上課嗎？

    組合方案含指定的既有課程；各課觀看期限、開通方式與是否可分開購買，請以 Teachify 實際方案頁為準。

    完成課程就能直接進實戰營嗎？

    線上課可補基礎並準備題目；實戰營仍須依當期公告的報名與審核流程辦理。

    Coming to Teachify

    這門課正在搬到 Teachify。

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