簡介

歡迎點進來的朋友，在 AI 技術日新月異的今日，Agentic System 正掀起一場前所未有的革命。本系列將帶您深入探索這個令人興奮的領域，從靈活高效的 LangGraph 框架出發，一起在這亂世潮流中摸著石頭過河，探索 AI 代理可以到達的世界，讓自己參與在這洪流中。

為什麼你不能錯過這個系列？

在這個 AI 快速發展的時代，掌握 Agentic System 的知識將讓你：

• 在職場中脫穎而出，成為炙手可熱的 AI 專家
• 為你的公司開發出革命性的 AI 應用，提升效率和競爭力
• 參與塑造 AI 未來的過程，成為科技創新的推手

系列內容概覽

本系列會包含以下內容，
AI 代理系統的基本概念和演進:

• 從單一模型到複合式 AI 的發展歷程。
• AI 代理的定義、組成要素、運作模式。
• Agentic AI 的概念和與傳統 Agent 的區別。

LangGraph 框架:

• LangGraph 的核心元件：圖、狀態、節點和邊。
• LangGraph 的串流技術，以及其在構建反應靈敏的 AI 應用中的重要性。
• LangGraph 中 Tools 的使用，包含 Tool Node 的概念、重要性、實戰應用和內部機制。
• LangGraph 中的狀態管理，包括狀態更新機制。
• 如何在 LangGraph 中實現多種進階的檢索增強生成技術（RAG），例如 Adaptive-RAG、CRAG 和GraphRAG。

多代理系統的設計模式和應用:

• 多代理系統的優勢和兩種主要設計模式：協作模式和監督者模式。
• Reflection Agents 的概念、實現方法和應用，包含 Self-Refine 技術。
• Planning Agents 的概念、運作原理、實現方法和應用，包含 Plan-and-Solve 方法。
• 多個實際案例，例如翻譯代理、新聞處理系統等。

其他工具:

• LangGraph Studio 的使用方法、運作原理和準備工作。
• LangFuse 的整合和使用，包含如何追蹤 LangGraph 應用程式、分析多代理互動、以及管理提示詞。
• Ollama 的安裝和使用，包含如何在本地環境中運行和管理大型語言模型。
• DSPy 的設計理念和優勢，包括模組化設計和智能優化器。

每篇文章都會帶有一份程式碼，採用 .ipynb 格式，方便時讀者直接於 colab 上進行操作。強烈建議讀者把玩文章中提及程式碼內容，讓自己手髒髒，才知道實際工程量，有助於團隊小伙彼此討論。

系列文章中提及到的名詞，盡可能保留原文方便做對照，考量到現有環境還沒約定俗成的習慣用法，會依邊撰寫內文時，一邊統ㄧ。

誰應該關注這個系列？

目標客群是針對，想要了解什麼是生成式AI者，了解語言模型應用，想要更多開發方向，想針對公司內部專案進行升級者，針對接下來公司開發產品往 AI 代理系統者，適合對象為:

• 技術主管：了解如何將 AI 代理融入你的技術架構
• 企業決策者：洞悉 AI 趨勢，制定未來 5 年的科技策略
• AI 開發者：掌握最前沿的開發技巧，成為團隊中的 AI 專家
• 科技愛好者：親身參與 AI 革命，見證科技改變世界

程式碼

本系列程式碼都會在該 Github 專案中看到，都將使用 .ipynb 格式檔案方便學員練習，如果你覺得有幫助到，記得按讚、Fork 之外，分享給你在乎的人。連結：https://github.com/Heng-xiu/agentic-system-lab-2024ironman

作者介紹

大家好，我是許恆修，目前擔任喬泰科技公司的AI研究員。在此之前，我曾於逢甲大學創能學院教授人工智慧相關課程，涵蓋AI技術的歷史、未來發展趨勢及應用倫理等主題。我近期參與了多場AI技術講座，如「解放ChatGPT」和「AI智慧城市座談會」等，並在工研院擔任課程講師，培訓過上百名學員。如果您對邀請我參與講座或合作感興趣，歡迎聯繫我：hengshiousheu@gmail.com。

文章連結

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你準備好了嗎？

AI 代理系統的世界正等待著你去探索。每一天，你都將更接近成為 AI 領域的專家。這不僅是一個學習的機會，更是參與塑造 AI 未來的邀請。

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