人工智能领域正在经历一场深刻的变革。虽然基础模型和大型语言系统已经展现出非凡的能力，但下一个前沿在于利用多个 AI 实体协同工作的力量。这种新兴范式通常被称为 Agentic AI，并通过多智能体系统实现，有望在各行各业解锁前所未有的自动化水平、问题解决复杂度和运营效率。认识到在这个快速发展的领域对专业知识的迫切需求，NVIDIA 与 AIM 合作，正在提供一个专业工作坊，旨在为开发者和 AI 从业者提供构建和部署这些先进系统所需的技能。这次密集培训提供了一个独特的机会，让参与者超越理论理解，获得构建未来智能框架的实践、动手经验。
Agentic AI 的黎明：超越单一模型
多年来，AI 发展的重点主要集中在创建日益强大的单一模型上。这些系统在特定任务上表现出色，从语言翻译到图像生成。然而，要解决真正复杂、多方面的问题，通常需要的不仅仅是一个智能实体。Agentic AI 代表了一个重要的概念转变。它设想由多个自治 Agent 组成的系统，每个 Agent 可能拥有独特的技能、知识或视角。这些 Agent 的设计目的不仅仅是处理信息或执行命令，而是能够自主地推理 (reason)、规划 (plan) 和执行 (execute) 复杂的、多步骤的工作流程。
想象一个需要市场分析、竞争对手研究、战略规划和内容创作的场景。单个 AI 模型可能难以管理其中涉及的多样化需求和错综复杂的依赖关系。然而，一个 Agentic 系统可以部署专门的 Agent：一个负责收集和分析市场数据，另一个负责监控竞争对手活动，第三个根据研究结果制定战略建议，第四个负责起草报告或营销材料。其核心优势在于它们能够协作 (collaborate)、沟通 (communicate) 和协调 (coordinate) 行动以实现共同目标，这反映了一个高效人类团队的动态。这种向分布式智能的转变，使得在应对那些通常难以用简单、线性方案解决的现实世界挑战时，具有更大的灵活性、弹性和适应性。从单一模型 AI 向多智能体系统的过渡标志着一个关键时刻，需要新的设计、实施和优化方法。
利用集体智慧：多智能体框架的力量
多智能体系统 (Multi-agent systems, MAS) 是由多个交互式智能 Agent 组成的计算框架。其复杂性不仅源于单个 Agent 的能力，更重要的是源于它们之间的交互。构建有效的 MAS 需要解决几个关键挑战：
- 任务分解 (Task Decomposition): 如何将一个复杂的总体目标分解为适合单个 Agent 或 Agent 团队处理的可管理子任务？
- Agent 专业化 (Agent Specialization): Agent 应该是同质的，还是应该拥有专门的技能和知识库？如何分配角色？
- 通信协议 (Communication Protocols): Agent 将使用什么语言或协议来交换信息、共享部分结果或请求彼此的帮助？
- 协调机制 (Coordination Mechanisms): 如何同步多个 Agent 的行动以确保持续向目标前进？这可能涉及谈判、达成共识或集中规划等策略。
- 知识共享与管理 (Knowledge Sharing and Management): 信息如何在系统内部分发和维护？Agent 如何相互学习或从集体经验中学习？
- 处理冲突与不确定性 (Handling Conflict and Uncertainty): 当 Agent 拥有冲突的信息或目标时会发生什么？系统如何管理不确定性或意外事件？
成功应对这些挑战对于创建健壮高效的多智能体解决方案至关重要。这些系统特别适用于具有分布性（地理上或功能上）、复杂性、动态性以及需要专业知识的领域。从管理复杂的物流网络和优化分布式能源网格，到模拟错综复杂的社会或经济现象以及协调复杂的网络安全防御，其潜在应用广泛且具有变革性。开发有效的框架来管理这些交互对于释放协作 AI 的全部潜力至关重要。
NVIDIA 的倡议：专家主导的多智能体 AI 工作坊
为了赋能技术社区掌握这些先进概念，NVIDIA 和 AIM 正在举办 NVIDIA Agentic AI Workshop: ‘From Scratch to Solution: Multi-Agent AI for Complex Tasks’。这场及时且高度相关的活动定于 2025 年 4 月 30 日，印度标准时间 (IST) 下午 4:00 开始。它被精心设计为一场实践操作会议，超越理论讨论，提供实用的技能和实施经验。
主持这次深度探讨的是 NVIDIA 的高级解决方案架构师 Shreyans Dhankhar。他广泛的背景为引导参与者穿越这个复杂领域提供了理想的基础。该工作坊旨在为与会者提供多智能体 AI 开发整个生命周期所需的复杂技术——从最初的设计 (design) 考量和架构选择，到使用尖端工具进行实施 (implementation) 的细微差别，最后是优化 (optimising) 这些框架以应对复杂任务的关键过程，确保其性能、可靠性和效率。这不仅仅是一个概述；这是一次专注于构建实际能力的沉浸式体验。
工作坊焦点：从基础概念到实际应用
工作坊的议程旨在提供对构建和管理复杂多智能体系统的全面理解和实践技能。参与者将深入研究构建 Agent 框架的核心机制，这些框架能够处理需要持续交互和上下文管理的复杂、多轮任务。一个重要的重点将放在集成外部工具 (tools) 上——这是现代 Agentic AI 的一个关键方面，允许 Agent 访问实时信息、执行复杂计算或与其他软件系统交互。
此外，会议将探讨定义和控制Agent 行为 (agent behaviour) 的技术，朝着创建更可预测、可靠和一致的 AI 系统迈进。一个关键的关注领域将是开发能够驾驭复杂对话的对话式 AI Agent。这涉及到掌握多轮对话 (multi-turn conversations) 的技术，其中上下文必须在多次交流中保持，并探索基于角色的交互 (persona-based interactions) 的实现，以创建更具吸引力、更真实、更定制化的用户体验。目标是构建不仅能处理信息，而且能在长时间内以智能且上下文适当的方式进行交互的 Agent。
解读关键学习成果与先进技术
参加 NVIDIA Agentic AI 工作坊的与会者可以期待在定义多智能体系统开发前沿的几个关键领域获得熟练掌握：
设计和实施多智能体对话工作流 (Designing and Implementing Multi-Agent Conversational Workflows): 参与者将学习架构模式和最佳实践，用于构建多个 Agent 协作处理复杂用户请求或业务流程的工作流。这包括理解任务分配策略、Agent 间通信协议以及协调 Agent 活动的方法，以提高整体运营效率和问题解决能力，远超单个 Agent 所能达到的水平。重点将放在构建能够管理复杂任务中固有的复杂依赖关系和并行处理的系统上。
掌握多轮对话和角色驱动交互 (Mastering Multi-Turn Dialogue and Persona-Driven Interactions): 工作坊将深入探讨构建能够在长时间交互中保持连贯性和上下文的对话式 Agent 所需的复杂技术。这包括状态管理策略、上下文跟踪机制以及赋予 Agent 独特、一致角色的方法。掌握这些要素对于提供感觉自然、引人入胜且真正有用的用户体验至关重要，从简单的问答机器人转向更复杂的数字助理和协作者。
集成先进工具和认知能力 (Integrating Advanced Tools and Cognitive Capabilities): 现代 Agentic AI 的一个核心组成部分是能够用先进功能增强 Agent。会议将涵盖支持自我反思 (self-reflection) 的工具集成，使 Agent 能够评估自身的性能和推理过程。将探讨实现长期和短期记忆 (long-term and short-term memory) 的技术，允许 Agent 在会话之间保留信息并动态访问相关知识。此外，还将讨论人在回路 (human-in-the-loop, HITL) 能力的关键作用，探讨在对话式 AI Agent 工作流中进行人类监督、干预和反馈的机制，确保安全性、一致性和持续改进。
探索用于优化输出的后处理策略 (Exploring Post-Processing Strategies for Refined Outputs): 生成响应通常只是第一步。工作坊将研究各种旨在优化对话式 AI Agent 输出的后处理策略 (post-processing strategies)。这包括验证信息、提高事实准确性、确保与用户查询的相关性、过滤不当内容以及调整响应的语气和风格的技术。有效的后处理对于提高 AI 生成通信的整体质量、可靠性和可信度至关重要。
认识导师：连接研究与应用的专业知识
本次工作坊将由 NVIDIA 的高级解决方案架构师 Shreyans Dhankhar 专业指导。Shreyans 拥有超过十年的丰富经验，一直处于自然语言处理 (NLP)、深度学习以及快速发展的生成式 AI 领域的前沿。他深厚的技术知识得到了坚实的学术基础的补充，他拥有著名的印度科学理工学院班加罗尔分校 (Indian Institute of Science (IISc) Bengaluru) 的学位，该机构以其在科学和工程研究方面的贡献而闻名。
使 Shreyans 能够独特地主持这次大师班的原因在于，他专注于弥合理论研究与实际工业应用之间的差距。他不仅对 Agentic AI 的基本原理有深刻的理解，而且对在企业环境中部署这些技术相关的现实挑战和机遇也有敏锐的洞察力。与会者将受益于他对 NVIDIA 最新进展和工具的见解，这些见解基于广泛的实践经验。他将复杂概念转化为可操作策略的能力，对于寻求实施这些强大 AI 范式的参与者来说将是无价的。
谁将从这次大师班中受益最多？
这次密集工作坊是专门为积极参与开发和部署尖端 AI 解决方案的个人和团队量身定制的。理想的参与者包括：
- 开发者和工程师 (Developers and Engineers): 具备扎实的 Python 编程能力，并对生成式 AI (generative AI) 概念和模型有基础知识或实践经验的专业人士。工作坊的实践性质要求具备理解并可能编写与 AI 框架相关的代码的能力。
- 企业团队 (Enterprise Teams): 旨在设计、构建和部署 Agentic AI 解决方案以简化复杂企业工作流 (enterprise workflows) 的团队。这可能包括专注于自动化客户服务运营、优化内部流程、增强数据分析能力或开发新型 AI 驱动产品和服务的团队。该工作坊提供了构建健壮的企业级系统所需的架构和实施知识。
- AI 创新者和从业者 (AI Innovators and Practitioners): 寻求直接、实践经验 (hands-on experience)，使用 NVIDIA 强大的 AI 开发工具和平台套件的个人。这包括接触像 NVIDIA AI Refinery platform 这样的环境，提供一个机会来试验最先进的技术，并利用多智能体方法加速创新 AI 应用的开发。
该工作坊假定参与者具备一定的技术背景，以确保内容能够有效地深入探讨高级主题和实际实施细节。它是为那些准备超越基础 AI 概念，并接触多智能体系统的复杂性和潜力的人设计的。
必要准备：参与先决条件
为确保在工作坊期间获得顺畅且富有成效的实践体验，潜在与会者必须完成一个关键的准备步骤。所有注册者必须 (mandatory) 在参加会议之前在 build.nvidia.com 平台上创建一个账户。关键的是，此账户必须使用您的官方工作或组织电子邮件地址进行注册。
设置此先决条件很可能是为了方便访问将在工作坊实践练习中使用的特定 NVIDIA 云资源、软件开发工具包 (SDK) 或预配置环境。提前设置好账户将避免延误，并使参与者能够立即开始使用讲师展示的工具和平台。请确保在 2025 年 4 月 30 日的工作坊日期之前完成此步骤。
更广阔的背景：为何 Agentic AI 引发全球关注
对 Agentic AI 的关注不仅仅是学术追求；它反映了科技行业内一个重要的战略方向，这一点在近期的进展和行业评论中得到了强调。正如在 NVIDIA GTC 2025 大会上所突显的那样，Agentic AI 正迅速崛起为一股变革性力量，有可能重塑整个行业。AI 系统自主处理复杂、多步骤任务的能力正在解锁前所未有的效率和以前无法实现的能力。
各行各业的例子比比皆是。在客户服务 (customer service) 领域，Agentic 系统正在超越简单的聊天机器人，能够处理复杂的咨询，管理多阶段的解决流程，甚至主动与客户互动。在药物发现 (drug discovery) 等领域，多智能体 AI 可以模拟复杂的分子相互作用，分析来自不同来源的海量数据集，并协调复杂的研究工作流程，从而显著加快创新步伐。
NVIDIA 在这一领域的投入，通过其与 Accenture 和 Meta 等行业领导者的战略合作 (collaborations) 得到了进一步证明。这些合作关系专注于开发和部署多智能体系统，以推动切实的业务成果，展示了这项技术的现实适用性和价值。这些合作展示了复杂的 AI 框架如何能够提高运营效率、促进创新并创造新的竞争优势。该工作坊提供了一个理解和利用这些强大趋势的入口。
一个数万亿美元的机遇：抓住 Agentic AI 时代
Agentic AI 的潜在影响远远超出了技术能力；它代表着一个重大的经济机遇。NVIDIA CEO Jensen Huang 将 AI Agent 的崛起描述为一个潜在的**“数万亿美元机遇” (‘multi-trillion-dollar opportunity’)**。这一评估反映了自治系统在自动化复杂知识工作、优化错综复杂的流程以及在全球几乎每个经济领域创造全新市场和服务方面的变革潜力。
从自动化复杂的金融分析和管理复杂的供应链，到个性化教育和实现新形式的科学发现，其范围是巨大的。构建、部署和管理有效的多智能体系统的能力正迅速成为开发者、工程师和技术领导者的关键技能。
这次大师班定于 2025 年 4 月 30 日，印度标准时间 (IST) 下午 4:00 举行，为进入这个激动人心的领域提供了一条专注且实用的途径。这是一份邀请，邀请您获取必要的工具、框架和理解，以驾驭并为人工智能的未来做出贡献。通过参与，与会者可以提升技能，与专家建立联系，并加入一个积极重新定义自治系统能力边界的不断壮大的社区。这是一个直接学习 NVIDIA 专业知识的机会，并将您自己或您的组织置于 Agentic AI 时代的前沿。不要错过亲身体验塑造未来的技术的机会。