编程智能体及 AI 在漏洞检测中的应用

深入探索 AI 智能体技术的前沿
Berkeley
Berkeley RDI Center on Decentralization & AI
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课程介绍

欢迎来到 Google DeepMind 的 Charles Sutton 的专题课程,我们将一同踏上一场激动人心的旅程,见证大型语言模型(LLM)如何从单纯的文本生成器,进化为能够与世界交互、解决复杂问题的“思考者”与“行动者”——AI 智能体。本课程将深入探索 AI 智能体技术的前沿,从其最核心的哲学思想出发,直至展示其在真实世界中取得的惊人突破。

具体收获如下:

  1. 第一性原理探寻:我们将回归本源,剖析驱动所有智能体的核心引擎——“思考 - 行动”(ReACT)循环。你将理解为何赋予模型使用工具(Tools)并从环境反馈(Observation)中学习的能力,是实现高级智能推理的关键一步。

  2. Code Agent 深度实践:以里程碑式的 SWE-Agent 为例,我们将深入软件工程领域。你不仅会学到如何构建能自动修复复杂代码库的智能体,更将掌握一套核心设计哲学——“控制连续体”(Continuum of Control)。我们将讨论何时应赋予智能体完全的自主权,何时又需要结构化的流程来引导,以及这背后与底层模型能力的深刻关联。

  3. AI 赋能网络安全:当掌握了代码智能体的构建之道后,我们将把目光投向更具挑战性的前沿战场——计算机安全。你将了解如何使用 CTF 作为 AI 安全能力的终极试炼场,并学习为安全攻防任务量身定制状态化、交互式工具(如调试器)的关键工程技巧。

  4. 发现真实世界漏洞:课程最后将解密 “The Big Sleep” 项目。你将亲眼见证一个模仿人类安全专家工作流的 AI 智能体,如何在被广泛应用的核心软件 SQLite 中,成功发现一个连最先进的传统自动化工具连续运行 150 小时都未能找到的真实安全漏洞。

课程目录

订阅须知

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