Erstellen von Stateful Agentic Loops mit dem Foundry Agent Service

Moderne KI-Anwendungen erfordern mehr als einfache Interaktionen mit Aufforderung und Antwort. Sie benötigen Agenten, die planen, reflektieren und sich den Kontext über einen längeren Zeitraum merken können. Dieser Kurs führt Sie durch das Entwerfen von zustandsfähigen agentischen Schleifen, die die Sitzungskontinuität aufrechterhalten und komplexe Workflows ausführen. Sie werden von der Erstellung grundlegender, zustandsloser KI-Aufrufe zur Erstellung robuster, zustandshafter Agentenarchitekturen mit dem Foundry Agent Service übergehen. Durch detaillierte textbasierte Erklärungen und strukturierte Codemuster lernen Sie, wie Sie den Agentenstatus verwalten, Ausführungsstatus verarbeiten und Planungszyklen mit mehreren Umläufen implementieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des zustandsorientierten agentischen Designs und der Sitzungsbeständigkeit. - Konfigurieren Sie Agentenreflexion, Planungszyklen und Run-Status-Handling für eine zuverlässige Ausführung. - Implementieren Sie Kontextakkumulation und gabelbasierte Sitzungsmuster, um komplexe Benutzerinteraktionen zu verwalten. - Architektur robuster Sitzungszustandsbeständigkeit, um die Kontinuität über Agentenläufe hinweg aufrechtzuerhalten. - Migrieren Sie Legacy-Agent-Workloads auf die moderne Agents v2 Responses API. - Wenden Sie moderne prompte Engineering- und Retrieval-augmented-Generationsmuster innerhalb von agentischen Schleifen an. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von agentischen Zuständen und Sitzungslebenszyklen, bevor Sie praktische Architekturmuster und Migrationsstrategien durchlaufen. Sie werden klare konzeptionelle Aufschlüsselungen durchlesen und praktische Code-Implementierungen analysieren. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, KI-Enthusiasten und Systemarchitekten, die noch nicht mit agentischen Workflows vertraut sind und strukturierte, zustandsfähige KI-Systeme erstellen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Agenten-Frameworks erforderlich. Lesen Sie weiter, um intelligentere, widerstandsfähigere KI-Agenten zu entwickeln, die sich merken und anpassen.