お問い合わせ

コース概要

Tencent ADP によるエンタープライズ 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、そしてどこで価値を生むか
  • エージェント開発、知識統合、ワークフロー自動化のための Tencent ADP の機能
  • 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提供時の考慮事項

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
  • シングルエージェント設計とマルチエージェント設計の選択
  • プロンプト、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、信頼性に向けた計画

RAG と知識ワークフローの構築

  • 根拠ある回答とエンタープライズ知識へのアクセスのための RAG の概念
  • 検索に備えたドキュメント、ポリシー、社内コンテンツの準備
  • 検索フローと回答の根拠付けパターンの設計
  • 時間の経過に伴う回答品質のテストと改善

ワークフローと統合の調整

  • ビジネスプロセスをエージェントワークフローにマッピングする
  • エージェントを API、社内サービス、エンタープライズシステムに接続する
  • 意思決定、承認、リトライ、フォールバック経路の処理
  • ワークフローステップと専門エージェント間の引き継ぎを調整する

運用上の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
  • 危険な出力、プロンプトインジェクション、機密データ漏洩のリスクを軽減する
  • 承認チェックポイント、監査証跡、アクセス制御の追加
  • 影響の大きいビジネスシナリオに向けた安全な回答パターンの設計

監視、評価、継続的改善

  • 品質、レイテンシ、コスト、ワークフローの成功率の追跡
  • 現実的なビジネスシナリオにおけるエージェントの動作テスト
  • 一般的な RAG、ワークフロー、および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
  • パイロットおよび本番導入のための実装計画の策定

要求

  • 生成 AI の概念と一般的なエンタープライズ AI ユースケースに関する基礎的な理解
  • 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を使用した実務経験
  • 基本的なプログラミング、統合、またはソリューション設計の経験

対象者

  • ソリューションアーキテクトおよびテクニカルリーダー
  • AI エンジニア、アプリケーション開発者、および自動化スペシャリスト
  • エンタープライズ AI 導入を支援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

今後のコース

関連カテゴリー