人工智能的版圖正在經歷深刻的轉變。雖然基礎模型和大型語言系統已展現出非凡的能力，但下一個前沿領域在於駕馭多個 AI 實體協同工作的力量。這種新興的範式，通常被稱為 Agentic AI，並透過多代理系統實現，有望在各行各業中釋放前所未有的自動化水平、解決問題的複雜性以及營運效率。NVIDIA 認識到在這個快速發展的領域中對專業知識的迫切需求，與 AIM 合作推出一個專業工作坊，旨在為開發人員和 AI 從業人員提供建構和部署這些先進系統所需的技能。這個密集課程提供了一個獨特的機會，讓參與者超越理論理解，獲得建構未來智能框架的實踐、動手經驗。
Agentic AI 的黎明：超越單一模型
多年來，AI 開發的焦點主要集中在創建日益強大的單體模型。這些系統擅長執行特定任務，從語言翻譯到圖像生成。然而，要解決真正複雜、多面向的問題，通常需要的不僅僅是一個智能實體。Agentic AI 代表了一次重大的概念轉變。它設想由多個自主代理組成的系統，每個代理可能擁有獨特的技能、知識或視角。這些代理不僅被設計用於處理資訊或執行命令，更重要的是能夠自主地推理、規劃和執行複雜的多步驟工作流程。
想像一個需要市場分析、競爭對手研究、策略規劃和內容創作的場景。單一 AI 模型可能難以管理其中涉及的多樣化需求和錯綜複雜的依賴關係。然而，一個 Agentic 系統可以部署專門的代理：一個負責收集和分析市場數據，另一個負責監控競爭對手活動，第三個根據研究結果制定策略建議，第四個負責起草報告或行銷材料。其核心優勢在於它們能夠協作、溝通和協調各自的行動以達成共同目標，這反映了一個高效人類團隊的動態。這種向分散式智能的轉變，使得在應對現實世界中那些往往無法簡單、線性解決的挑戰時，具有更大的靈活性、韌性和適應性。從單一模型 AI 到多代理系統的轉變標誌著一個關鍵時刻，需要新的設計、實施和優化方法。
駕馭集體智慧：多代理框架的力量
多代理系統 (Multi-agent systems, MAS) 是由多個互動式智能代理組成的計算框架。其複雜性不僅來自單個代理的能力，更重要的是來自它們之間的互動。建構有效的 MAS 需要解決幾個關鍵挑戰：
- 任務分解 (Task Decomposition): 如何將一個複雜的總體目標分解為適合單個代理或代理團隊處理的可管理子任務？
- 代理專業化 (Agent Specialization): 代理應該是同質的，還是應該擁有專業化的技能和知識庫？如何分配角色？
- 溝通協議 (Communication Protocols): 代理將使用何種語言或協議來交換資訊、分享部分結果或向其他代理請求協助？
- 協調機制 (Coordination Mechanisms): 如何同步多個代理的行動，以確保朝著目標連貫地推進？這可能涉及談判、建立共識或集中式規劃等策略。
- 知識共享與管理 (Knowledge Sharing and Management): 資訊如何在系統中分發和維護？代理如何相互學習或從集體經驗中學習？
- 處理衝突與不確定性 (Handling Conflict and Uncertainty): 當代理擁有衝突的資訊或目標時會發生什麼？系統如何管理不確定性或意外事件？
成功應對這些挑戰對於創建穩健高效的多代理解決方案至關重要。這些系統特別適用於具有分佈性（地理上或功能上）、複雜性、動態性以及需要專業知識的領域。從管理複雜的物流網絡和優化分散式能源網，到模擬錯綜複雜的社會或經濟現象，以及策劃精密的網絡安全防禦，其潛在應用廣泛且具有變革性。開發有效的框架來管理這些互動，對於釋放協作式 AI 的全部潛力至關重要。
NVIDIA 的倡議：專家主導的多代理 AI 工作坊
為了讓技術社群能夠掌握這些先進概念，NVIDIA 和 AIM 將舉辦 NVIDIA Agentic AI 工作坊：’從零到解決方案：用於複雜任務的多代理 AI’ (From Scratch to Solution: Multi-Agent AI for Complex Tasks)。這個及時且高度相關的活動定於 2025 年 4 月 30 日，印度標準時間下午 4:00 開始。它被精心設計為一個實作課程，超越理論討論，提供實用的技能和實施經驗。
主持這次深度探討的是 NVIDIA 的資深解決方案架構師 Shreyans Dhankhar。他廣泛的背景為引導參與者穿越這個複雜領域提供了理想的基礎。該工作坊旨在讓與會者掌握多代理 AI 開發整個生命週期所需的複雜技術——從最初的設計考量和架構選擇，到使用尖端工具進行實施的細微差別，最後是優化這些框架以應對複雜任務時的性能、可靠性和效率的關鍵過程。這不僅僅是一個概述；它是一次專注於建立具體能力的沉浸式體驗。
工作坊焦點：從基礎概念到實際應用
工作坊的議程旨在提供對建構和管理複雜多代理系統的全面理解和實用技能。參與者將深入探討建構代理框架的核心機制，這些框架能夠處理需要持續互動和上下文管理的複雜多輪任務。一個重要的重點將放在整合外部工具上——這是現代 Agentic AI 的一個關鍵方面，允許代理訪問即時資訊、執行複雜計算或與其他軟體系統互動。
此外，課程將探討定義和控制代理行為的技術，朝著創建更可預測、可靠和一致的 AI 系統邁進。一個關鍵的焦點領域將是開發能夠駕馭複雜對話的對話式 AI 代理。這涉及到掌握多輪對話的技術，其中上下文必須在多次交流中保持，並探索基於角色的互動 (persona-based interactions) 的實施，以創建更具吸引力、更真實、更量身定制的用戶體驗。目標是建構不僅能處理資訊，而且能在長時間內以智能且符合上下文的方式進行互動的代理。
剖析關鍵學習成果與先進技術
NVIDIA Agentic AI 工作坊的與會者可以期待在定義多代理系統開發前沿的幾個關鍵領域獲得熟練度：
設計與實施多代理對話式工作流程 (Designing and Implementing Multi-Agent Conversational Workflows): 參與者將學習架構模式和最佳實踐，以建構多個代理協作處理複雜用戶請求或業務流程的工作流程。這包括理解任務分配策略、代理間溝通協議以及協調代理活動的方法，以提高整體營運效率和解決問題的能力，遠超單一代理所能達到的水平。重點將放在建構能夠管理複雜任務中固有的錯綜複雜依賴關係和並行處理的系統上。
掌握多輪對話與角色驅動互動 (Mastering Multi-Turn Dialogue and Persona-Driven Interactions): 工作坊將深入探討建構能夠在長時間互動中保持連貫性和上下文的對話式代理所需的複雜技術。這包括狀態管理策略、上下文追蹤機制，以及賦予代理獨特、一致角色的方法。掌握這些元素對於提供感覺自然、引人入勝且真正有用的用戶體驗至關重要，從而超越簡單的問答機器人，邁向更複雜的數位助理和協作者。
整合先進工具與認知能力 (Integrating Advanced Tools and Cognitive Capabilities): 現代 Agentic AI 的一個核心組成部分是利用先進功能增強代理的能力。課程將涵蓋支援自我反思 (self-reflection) 的工具整合，使代理能夠評估自身的表現和推理過程。將探討實現長期和短期記憶 (long-term and short-term memory) 的技術，允許代理跨會話保留資訊並動態訪問相關知識。此外，將討論人在環路 (human-in-the-loop, HITL) 能力的關鍵作用，探討在對話式 AI 代理工作流程中進行人類監督、干預和反饋的機制，以確保安全性、一致性和持續改進。
探索用於精煉輸出的後處理策略 (Exploring Post-Processing Strategies for Refined Outputs): 生成回應通常只是第一步。工作坊將檢視各種旨在精煉對話式 AI 代理輸出的後處理策略 (post-processing strategies)。這包括驗證資訊、提高事實準確性、確保與用戶查詢的相關性、過濾不當內容以及調整回應語氣和風格的技術。有效的後處理對於提高 AI 生成通信的整體品質、可靠性和可信度至關重要。
認識引導者：連接研究與應用的專業知識
本次工作坊將由 NVIDIA 的資深解決方案架構師 Shreyans Dhankhar 專業引導。Shreyans 擁有超過十年的豐富經驗，活躍於自然語言處理 (NLP)、深度學習以及快速發展的生成式 AI 領域的最前沿。他深厚的技術知識輔以堅實的學術基礎，持有著名的印度科學理工學院 (Indian Institute of Science, IISc) 班加羅爾分校的學位，該機構以其在科學和工程研究方面的貢獻而聞名。
使 Shreyans 獨具資格領導這次大師班的原因在於，他專注於彌合理論研究與實際工業應用之間的差距。他不僅對 Agentic AI 的基本原理有著敏銳的理解，而且對在企業環境中部署這些技術相關的現實挑戰和機遇也有深刻的認識。與會者將受益於他對 NVIDIA 最新進展和工具的見解，這些見解植根於廣泛的實踐經驗。他將複雜概念轉化為可行策略的能力，對於尋求實施這些強大 AI 範式的參與者來說將是無價的。
誰將從這次大師班中受益最多？
這個密集工作坊是專門為積極參與開發和部署尖端 AI 解決方案的個人和團隊量身定制的。理想的參與者包括：
- 開發人員與工程師 (Developers and Engineers): 具備紮實的 Python 程式設計能力，並對生成式 AI (generative AI) 概念和模型有基礎知識或實踐經驗的專業人士。工作坊的實作性質要求具備理解並可能編寫與 AI 框架相關代碼的能力。
- 企業團隊 (Enterprise Teams): 旨在設計、建構和部署 Agentic AI 解決方案以簡化複雜企業工作流程的團隊。這可能包括專注於自動化客戶服務營運、優化內部流程、增強數據分析能力或開發新型 AI 驅動產品和服務的團隊。工作坊提供了建構穩健企業級系統所需的架構和實施知識。
- AI 創新者與從業人員 (AI Innovators and Practitioners): 尋求直接、動手實踐 NVIDIA 強大 AI 開發工具和平台套件經驗的個人。這包括接觸像 NVIDIA AI Refinery platform 這樣的環境，提供一個機會來實驗最先進的技術，並利用多代理方法加速創新 AI 應用的開發。
該工作坊假定參與者具備一定的技術背景，以確保內容能夠有效地深入探討高級主題和實際實施細節。它是為那些準備超越基礎 AI 概念，並深入了解多代理系統的複雜性與潛力的人士設計的。
必要準備：參與先決條件
為確保在工作坊期間獲得順暢且富有成效的實作體驗，潛在與會者必須完成一個關鍵的準備步驟。所有註冊者必須在參加會議之前在 build.nvidia.com 平台上創建一個帳戶。至關重要的是，此帳戶必須使用您的官方工作或組織電子郵件地址進行註冊。
此先決條件很可能是為了方便訪問特定的 NVIDIA 雲資源、軟體開發套件 (SDKs) 或預先配置的環境，這些將在工作坊的實踐練習中使用。提前設置好帳戶將避免延誤，並使參與者能夠立即開始使用講師展示的工具和平台。請確保在工作坊日期 2025 年 4 月 30 日之前完成此步驟。
更廣泛的背景：為何 Agentic AI 引起全球關注
對 Agentic AI 的關注不僅僅是學術追求；它反映了科技行業內一個重要的戰略方向，近期的進展和行業評論都突顯了這一點。正如在 NVIDIA GTC 2025 大會上重點強調的那樣，Agentic AI 正迅速崛起為一股變革力量，有潛力重塑整個行業。AI 系統自主處理複雜、多步驟任務的能力正在釋放以前無法實現的新效率和能力。
各行各業的例子比比皆是。在客戶服務領域，Agentic 系統正在超越簡單的聊天機器人，處理複雜的查詢，管理多階段的解決流程，甚至主動與客戶互動。在藥物發現等領域，多代理 AI 可以模擬複雜的分子相互作用，分析來自不同來源的大量數據集，並協調複雜的研究工作流程，從而顯著加快創新步伐。
NVIDIA 在這一領域的投入，通過其與行業領導者如 Accenture 和 Meta 的戰略合作得到進一步證明。這些合作夥伴關係專注於開發和部署多代理系統，以推動切實的業務成果，展示了這項技術的實際適用性和價值。這些合作展示了複雜的 AI 框架如何能夠提高營運效率、促進創新並創造新的競爭優勢。本次工作坊提供了一個理解和利用這些強大趨勢的入口。
一個數萬億美元的機遇：把握 Agentic AI 時代
Agentic AI 的潛在影響遠遠超出了技術能力；它代表著一個重大的經濟機遇。NVIDIA CEO Jensen Huang 將 AI 代理的崛起描述為一個潛在的**「數萬億美元的機遇」(multi-trillion-dollar opportunity)**。這一評估反映了自主系統在自動化複雜知識工作、優化錯綜複雜流程以及在全球經濟幾乎每個領域創造全新市場和服務方面的變革潛力。
從自動化複雜的金融分析和管理複雜的供應鏈，到個性化教育和實現新形式的科學發現，其範圍是巨大的。建構、部署和管理有效的多代理系統的能力正迅速成為開發人員、工程師和技術領導者的關鍵技能組合。
這次定於 2025 年 4 月 30 日印度標準時間下午 4:00 舉行的大師班，提供了一條進入這個激動人心領域的專注且實用的途徑。這是一個獲取駕馭和貢獻於人工智能未來所需的工具、框架和理解的邀請。通過參與，與會者可以提升他們的技能，與專家建立聯繫，並加入一個積極重新定義自主系統能力邊界的成長社群。這是一個直接向 NVIDIA 學習專業知識，並將您自己或您的組織置於 Agentic AI 時代前沿的機會。不要錯過獲得塑造未來技術的實作經驗的機會。