# 欢迎来到本课程 Welcome!

##  一、 “Agentic-ai”的由来与现状

### 创造初衷

“智能体AI”（Agentic AI）一词由Andrew Ng创造。目的是为了描述他观察到的一个重要且迅速发展的趋势：人们正在以新的方式构建基于基础模型的应用。“智能体AI”这个词会被营销人员抓住，并当作一个标签贴在几乎所有能看到的东西上。这导致了“智能体AI”概念的炒作迅速飙升。

### 核心观点

好消息是，撇开炒作不谈，真正有价值和实用的智能体 AI 应用数量正在快速增长。即便没有炒作，AI 应用本身也在快速发展，只是速度可能不如炒作那么快。

## 二、课程目标与价值

### 核心目标

在本课程中，希望展示构建智能体 AI 的最佳实践，帮助你打开许多新的机会，让你在能构建的内容上有更多选择。

掌握如何用智能体构建应用，是 AI 领域中最重要且最有价值的技能之一。

### 关键区别

那些真正懂得如何构建智能体 AI 的人与效率较低的人之间的最大区别在于：能否推动有纪律的开发流程，特别是专注于**评估与错误分析**（evals and error analysis）的流程。

本课程将详细解释这一点，并教你如何精通构建这些基于智能体的工作流。


## 三、智能体 AI 的实际应用场景示例

1、客户支持智能体 (**Agentforce - Salesforce**)：用于构建客户支持智能体。
示例：用户上传一张家电照片，AI智能体能识别设备型号、序列号，并主动提供注册和固件更新服务。

2、深度研究智能体 (Claude Research - Anthropic)：用于进行深入研究，撰写有深度的研究报告。
示例：用户要求撰写关于黑洞科学最新进展的报告，AI会自动规划研究步骤、搜集信息并生成一份详尽的报告。

3、法律文件处理 (Callidus Platform - Callidus)：用于处理复杂的法律文件，如分析版权侵权案件中的相关法律条文和判例。

4、医疗诊断系统 (MAI-Dx - Microsoft AI)：基于病人输入的信息，系统能生成或建议潜在的医学诊断结果。
系统包含多个智能体（如假设生成、测试选择、诊断确认等），形成一个协作的“虚拟医生小组”，并通过“辩论链”机制提高诊断准确性。