ระดับเริ่มต้นPythonAI Agents

AI AGENTS LEARNING PATH

AI Agents สำหรับผู้เริ่มต้น

ออกแบบ Agent ที่ใช้เครื่องมือได้ ปลอดภัย และพร้อมขึ้น Production

เรียนรู้ตั้งแต่ Agent loop, tool calling, RAG, planning, multi-agent, MCP ไปจนถึง observability ผ่านตัวอย่าง Python ภาษาไทยและ Lab ที่นำไปต่อยอดได้จริง

19 บท15 ชั่วโมงAI Tutor ทุกบทQuiz วัดผล

Level 1 · Learning rhythm

จังหวะการเรียนของคุณ

0 XP

อีก 500 XP ขึ้นระดับ

ภารกิจสัปดาห์นี้

เป้าหมาย 3 บท

0/3 บท

Current streak

0 วัน

ต่อเนื่อง เก่งมาก

เหรียญความสำเร็จ

0/4

เริ่มก้าวแรก

ผ่านบทแรก

ติดเครื่อง

ผ่าน 3 บท

นักสำรวจ

ผ่าน 6 บท

Agent Builder

ผ่าน 12 บท

ภารกิจถัดไป

AI Agent คืออะไร และควรใช้เมื่อไร

เรียนต่อ

สิ่งที่จะได้เรียน

สรุปทักษะสำคัญจากบทเรียนในคอร์สนี้

อธิบาย Agent loop ได้

สร้าง tool schema ที่ validate ได้

สร้างแผนแบบ structured

กำหนด SLI ของ Agent

เนื้อหาคอร์ส

6 โมดูล · 19 บทเรียน

Module 10%

Foundations

0/4 บทเรียน · 0%

วางแบบจำลองความคิดและขอบเขตของ AI Agent ก่อนเลือก framework

AI Agent คืออะไร และควรใช้เมื่อไร เลือก Framework โดยไม่ติดกับเครื่องมือ Design Patterns ของ Agent เรียนรู้จากประสบการณ์: เปรียบเทียบ LLM กับ Q-learning

เริ่มโมดูล

Module 20%

Patterns & Tools

0/3 บทเรียน · 0%

ให้ Agent ใช้ข้อมูลและเครื่องมือโดยมี contract และ guardrail

Tool Calling ที่ปลอดภัย Agentic RAG และการค้นข้อมูล สร้าง Agent ที่เชื่อถือได้

ผ่านบทก่อนหน้าเพื่อปลดล็อก

Module 30%

Reasoning & Multi-Agent

0/3 บทเรียน · 0%

จัดการ planning การทบทวนตัวเอง และการร่วมมือหลาย Agent

Planning และการแตกงาน Multi-Agent ที่มีเจ้าภาพชัดเจน Metacognition และการรู้ว่าตัวเองไม่รู้

ผ่านบทก่อนหน้าเพื่อปลดล็อก

Module 40%

Production & Protocols

0/3 บทเรียน · 0%

นำ Agent ขึ้นระบบจริง เชื่อม protocol และจัด context อย่างมีวินัย

AI Agents บน Production MCP, A2A และ Protocol ของ Agent Context Engineering สำหรับ Agent

ผ่านบทก่อนหน้าเพื่อปลดล็อก

Module 50%

Memory, Frameworks & Computer Use

0/3 บทเรียน · 0%

ต่อยอด Agent ด้วย memory, workflow framework และ browser automation ที่ควบคุมความเสี่ยงได้

Memory สำหรับ AI Agent Microsoft Agent Framework เชิงปฏิบัติ Computer Use และ Browser Agents

ผ่านบทก่อนหน้าเพื่อปลดล็อก

Module 60%

Scale, Local & Security

0/3 บทเรียน · 0%

เลือกรูปแบบ deploy ระหว่าง cloud และ local พร้อมหลักฐานความถูกต้องของ action ที่ตรวจสอบย้อนหลังได้

Deploy Agent ให้รองรับการขยาย สร้าง Local AI Agent ด้วย Foundry Local ยืนยัน Action ด้วย Cryptographic Receipts

ผ่านบทก่อนหน้าเพื่อปลดล็อก