据Andrew Ng（@AndrewYNg）介绍，由Databricks和Amber Roberts联合推出的新课程《Governing AI Agents》聚焦AI代理的数据安全与治理问题，帮助从业者掌握AI代理全生命周期的安全、合规和可观测性管理技能（来源：Andrew Ng推特，2025年10月22日）。课程内容涵盖代理治理的四大核心：生命周期管理、风险管理、安全性与可观测性。学员将学习如何设置数据权限、敏感信息脱敏、以及集成可观测性工具，直接回应企业AI合规和业务落地需求。与Databricks的合作凸显了课程对企业级AI代理治理与生产环境应用的高度实用性（来源：deeplearning.ai/short-courses/governing-ai-agents）。

据DeepLearning.AI官方推特消息，最新推出的《Governing AI Agents》课程由Amber Roberts主讲，并与Databricks合作开发，聚焦于在AI智能体全生命周期中嵌入治理机制（来源：DeepLearning.AI Twitter，2025年10月22日）。课程从实际业务需求出发，系统讲解如何通过治理策略保护敏感数据、保障AI安全运行及生产环境下的可观测性。学员将实操如何在Databricks平台上应用治理政策，并掌握智能体性能追踪与调试方法，为企业大规模部署AI智能体提供了可落地的治理解决方案，满足了市场对强健AI治理体系的迫切需求。

根据Greg Brockman（@gdb）在推特上的观点，构建AI预训练基础设施需要在复杂性管理、抽象设计、可运维性、可观测性以及系统工程和机器学习的深入理解等方面具备高级能力（来源：Greg Brockman，Twitter，2025年9月7日）。这一过程凸显了软件工程中最具挑战性和成就感的问题。对于AI行业企业来说，掌握这些领域有助于开发可扩展、高效的AI系统，提高模型训练的可靠性，并通过强大的基础设施实现差异化。基础设施设计的重要性日益凸显，成为推动新一代AI规模化部署的关键趋势。