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从理论到交付：Atos 如何让 400 名工程师掌握 Agentic AI
Atos 与 AWS 合作，通过为期三天的 AI League 活动，让 400 名工程师从零基础或有限经验，快速上手构建多智能体系统。这一实践导向的培训模式，不仅提升了工程师的技能，也为企业 AI 转型提供了新思路。
背景：理论培训的局限
Atos 在推进 Agentic AI 战略时，面临一个常见难题：如何让工程师不仅理解理论，更能实际应用。传统的在线课程和课堂教学，虽然能打下基础，却难以让团队获得足够的信心和实践经验，以应对真实业务中的 AI 问题。
AI League：实践出真知
为此，Atos 与 AWS 合作，在 2026 年举办了 Agentic AI League 活动。为期三天的密集训练中，工程师们从有限的动手经验，逐步发展到能够构建带有路径规划、防护栏、记忆和微调模型的多智能体系统。活动通过实时排行榜激励竞争，评分标准兼顾性能与效率。
参与者背景差异显著
参与者的技能水平差异很大：5% 对 Agentic AI 完全不了解，25% 仅有基本认知，50% 理解概念但无实际操作经验，20% 已有相关实践经验。这种多样性也验证了活动设计的包容性——无论基础如何，都能在实战中快速成长。
为什么选择 AI League 形式？
Atos 志在建设全球多个主权 Agentic AI 工作室，需要快速提升工程团队的实战能力。AI League 相比传统培训优势明显：
- 即时应用：工程师直接构建可运行的 Agentic 系统，而非纸上谈兵。
- 竞争激励：排行榜带来紧迫感和参与度，远胜于被动学习。
- 真实工具：全程使用 AWS 原生服务，确保所学即所用。
企业启示
对于计划开展类似 AI 赋能的企业，Atos 的经验表明：动手实践是技能转化的关键。短周期、高强度的实战训练，配合竞争机制，能有效激发学习热情，并加速 AI 技术在组织内的落地。