18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制(CNS428)
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点,而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
Liam Ottley. 客户支持智能体是Liam最擅长的用例,这门课程用了相当多的篇幅讲解基于RAG的聊天机器人、升级处理逻辑,以及他服务真实客户时使用的无代码技术栈(Botpress、Voiceflow、Make和n8n)。其中的“智能体构成”一节尤其值得关注,它与文章中的分流→回答→操作→移交结构几乎一一对应。
这是一门关于构建并销售智能体的代理服务课程;如果你只想学习构建,可以跳过销售章节——与文章对应的是“智能体构成”一节。
了解客户支持智能体在投入生产环境并进行强化之前,如何结合检索、升级处理与工作流工具。
无需编程——使用的是无代码技术栈;只需为将近四小时的时长预留时间。
最后审核:2026年5月18日
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João Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.