根据@DeepLearningAI报道，Nvidia与DeepLearning.AI合作推出的新课程，展示如何利用NeMo Agent Toolkit提升AI智能体在实际环境中的可靠性。课程由Brian McBrayer（@Pr_Brian）主讲，重点解决智能体演示中常见的隐性故障，如工具追踪不清、静默失败及功能更新导致的副作用。内容涵盖利用OpenTelemetry追踪定位问题、自动化评估暴露推理脆弱性，以及通过认证和限流机制，确保工作流在生产环境中的一致性。该课程为企业和开发者提供了实用方法，以满足AI智能体在生产应用中对稳定性的迫切需求。（来源：@DeepLearningAI，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2001329113622073611）

据Andrew Ng（@AndrewYNg）消息，DeepLearning.AI联合Snowflake推出新课程《Building and Evaluating Data Agents》，由@datta_cs和@_jreini授课。该课程专注于解决LLM数据智能体在实际应用中“静默失败”问题，即模型在出错时依然给出自信但错误的答案，导致故障难以追踪（来源：Andrew Ng，推特，2025年9月24日）。课程内容涵盖Goal-Plan-Action框架下的高可靠数据智能体构建，以及集成运行时评估以实时捕获执行中断。学员还将掌握通过OpenTelemetry追踪与评估基础设施，精准定位智能体失败环节，并系统性提升性能。课程还涵盖基于LangGraph的多步工作流编排，应用场景包括网页搜索、SQL和文档检索。该课程为企业和AI开发者提供全流程可观测性，助力快速排查并系统化修复智能体故障，推动AI大规模落地（来源：DeepLearning.AI课程介绍页）。