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コース概要

Tencent ADPを用いたエンタープライズAIエージェント

  • エンタープライズAIエージェントとは何か、およびどこで価値を生み出すか
  • Tencent ADPのエージェント開発、ナレッジ統合、ワークフロー自動化に関する機能
  • エージェントベースのソリューションと基本的なチャットアプリケーションの違い
  • 一般的なエンタープライズユースケースとデリバリー上の考慮事項

ビジネスプロセス向けエージェントの設計

  • エージェントの役割、境界、入力、出力の定義
  • 単一エージェントとマルチエージェント設計の選択
  • Prompt、ツール、ビジネスルールの構造化
  • エスカレーション、人間によるレビュー、信頼性の計画

RAGとナレッジワークフローの構築

  • 裏付け付きの応答とエンタープライズナレッジアクセスのためのRAG概念
  • 検索のために文書、ポリシー、社内コンテンツの準備
  • 検索フローと応答のグラウンディングパターンの設計
  • 時間とともに応答品質のテストと改善

ワークフローと統合のオーケストレーション

  • ビジネスプロセスのエージェントワークフローへのマッピング
  • エージェントとAPI、社内サービス、エンタープライズシステムの接続
  • 決定、承認、再試行、フォールバックパスの処理
  • ワークフロー手順と専門家エージェント間のハンドオフの調整

運用ガードレールの適用

  • セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、ポリシー制御のためのガードレール
  • 安全でない出力、Promptインジェクション、機密データ暴露によるリスクの軽減
  • 承認チェックポイント、監査証跡、アクセス制御の追加
  • より大きな影響を及ぼすビジネスシナリオのための安全な応答パターンの設計

監視、評価、継続的な改善

  • 品質、レイテンシー、コスト、ワークフロー成功率の追跡
  • 現実的なビジネスシナリオをまたぐエージェントの動作テスト
  • 一般的なRAG、ワークフロー、オーケストレーションの問題のトラブルシューティング
  • パイロットと本番導入のための実装計画の構築

要求

  • ジェネラティブAIの概念および一般的なエンタープライズAIユースケースに関する基本的な理解
  • API、Webアプリケーション、またはクラウドベースのプラットフォームとの取扱い経験
  • プログラミング、統合、またはソリューション設計に関する基礎的な経験

対象者

  • ソリューションアーキテクトおよび技術リード
  • AIエンジニア、アプリケーション開発者、自動化スペシャリスト
  • エンタープライズAIイニシアチブをサポートするプロダクトマネージャーおよびイノベーションチーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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