Architektura i inżynieria agentów AI: budowanie systemów autonomicznych

Ponieważ organizacje starają się zautomatyzować złożone przepływy pracy, szybko rośnie zapotrzebowanie na programistów, którzy mogą budować niezawodne, autonomiczne agenty AI.Ten kurs tekstowy prowadzi od absolutnych podstaw rozumowania LLM do architektury wyrafinowanych systemów wieloagentowych. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych monitów do projektowania zorientowanych na cel systemów AI, które mogą planować, używać narzędzi i współpracować.Dzięki jasnym wyjaśnieniom i uporządkowanym przewodnikom po kodzie zdobędziesz umiejętności potrzebne do budowania gotowych do produkcji agentów, które rozwiązują problemy w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje architektury agenta AI, cykli planowania i zarządzania pamięcią. - Twórz systemy jednoagentowe za pomocą ram rozumowania, takich jak ReAct i ReWOO. - Zaprojektuj złożone przepływy pracy z wieloma agentami i wykresy stanowe za pomocą LangGraph. - Zintegruj zewnętrzne narzędzia, interfejsy API i Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby uziemić swoich agentów w niestandardowych danych. - Skonfiguruj wizualne przepływy pracy automatyki za pomocą n8n, aby połączyć agentów z codziennymi aplikacjami. - Monitoruj, debuguj i optymalizuj wydajność agenta i wykorzystanie tokenów za pomocą LangSmith. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowej mechaniki rozumowania LLM. Stamtąd przejdziesz krok po kroku przez pisemne samouczki, zaczynając od prostych skryptów wykorzystujących narzędzia i przechodząc do wieloagentowej orkiestracji i monitorowania produkcji. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, inżynierów oprogramowania i entuzjastów technologii, którzy chcą wejść w dziedzinę inżynierii AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z agentami AI, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swojego pierwszego autonomicznego agenta AI.