据@DeepLearningAI称，AI开发者大会已发布完整议程与演讲嘉宾名单，确认来自谷歌、亚马逊云AWS、Vercel、Mistral、Neo4j、Arm与SAP等专家出席；来源：DeepLearning.AI 在X，2025年10月23日；议程：hubs.la/Q03PWRbj0。 据@DeepLearningAI称，重点议程包括Andrew Ng解读AI发展现状，Miriam Vogel探讨负责任AI与治理，Kay Zhu分享Super Agents的规模化，Malte Ubl与Fabian Hedin解析AI驱动的软件系统，João Moura与Hatice Ozen阐述代理型架构进展；来源：DeepLearning.AI 在X，2025年10月23日。 据@DeepLearningAI称，展示区将由Databricks、Snowflake、LandingAI、Prolific与Redis带来最新AI工具与应用演示；来源：DeepLearning.AI 在X，2025年10月23日。 据@DeepLearningAI称，这些明确列出的主题与产品演示构成时间驱动的观察点，便于交易者聚焦AI基础设施与代理型AI工具动向；来源：DeepLearning.AI 在X，2025年10月23日；议程：hubs.la/Q03PWRbj0。

根据吴恩达，该短课《AI代理治理》由 Databricks 合作创建并由 Amber Roberts 授课，围绕AI代理在全生命周期内的安全、合规与透明化设计，突出可上生产的治理实践；来源：吴恩达在X平台，2025年10月22日。课程涵盖AI代理治理的四大支柱——生命周期管理、风险管理、安全与可观测性——并教授权限定义、受限视图与SQL查询、敏感数据匿名化与脱敏，以及在 Databricks 上的日志记录、评估、版本化与部署等实操技能；来源：吴恩达在X平台，2025年10月22日。吴恩达强调，治理可防止AI代理擅自访问敏感数据、泄露个人信息或修改敏感记录，是实现安全、可上生产部署的关键；来源：吴恩达在X平台，2025年10月22日。课程报名链接由 DeepLearning.AI 提供，确认该治理主题训练面向实际部署者开放；来源：吴恩达在X平台分享的 DeepLearning.AI 短课页面链接，2025年10月22日。

根据 @DeepLearningAI，该机构发布了名为 Governing AI Agents 的新课程，与 Databricks 合作并由 Amber Roberts 授课，指导在从设计到生产的全生命周期中为 AI 代理融入治理。来源：@DeepLearningAI，2025-10-22，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1981026272995066288 根据 @DeepLearningAI，课程演示如何在 Databricks 的真实数据集上应用治理策略，并添加可观测性以跟踪和调试性能，从而实现可审计的生产级代理行为。来源：@DeepLearningAI，2025-10-22，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1981026272995066288 根据 @DeepLearningAI，课程强调当代理能够访问敏感数据时，治理可确保其安全运行、保护隐私并在生产中保持可观测。来源：@DeepLearningAI，2025-10-22，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1981026272995066288 根据 @DeepLearningAI，报名信息见课程链接。来源：@DeepLearningAI，2025-10-22，https://hubs.ly/Q03PJKlM0

据DeepLearning.AI官方消息，与Databricks联合推出的DSPy课程专注于解决AI代理开发中的核心难题，包括提示脆弱、步骤不清晰及模型切换时性能下降（来源：DeepLearning.AI Twitter，2025年6月4日）。对于加密货币交易者和量化开发者来说，掌握这些优化技术至关重要，有助于提升自动化交易机器人的稳定性与适应性，从而在不断变化的加密市场中实现更高效的交易执行和风险控制。