Архитектура и проектирование агентов ИИ: создание автономных систем

Поскольку организации стремятся автоматизировать сложные рабочие процессы, спрос на разработчиков, которые могут создавать надежные, автономные агенты ИИ, быстро растет. Этот текстовый курс поможет вам пройти от абсолютных основ LLM до архитектуры сложных многоагентных систем. Вы пройдете путь от понимания основных команд к разработке целенаправленных систем искусственного интеллекта, которые могут планировать, использовать инструменты и сотрудничать. Благодаря четким объяснениям и структурированным обзорам кода вы приобретете навыки, необходимые для создания готовых к производству агентов, которые решают реальные проблемы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции архитектуры агентов ИИ, циклов планирования и управления памятью. - Создание одноагентных систем с использованием таких рамок обоснования, как ReAct и ReWOO. - Разрабатывать сложные многоагентные рабочие процессы и графы состояний с использованием LangGraph. - Интегрируйте внешние инструменты, API и генерацию дополненного поиска (RAG), чтобы заземить свои агенты в пользовательских данных. - Настройка визуальных рабочих процессов автоматизации с использованием n8n для подключения агентов к повседневным приложениям. - Мониторинг, отладка и оптимизация производительности агента и использование токенов с помощью LangSmith. Курс начинается с основной терминологии и основных механик LLM рассуждения. Оттуда, вы будете прогресс через шаг за шагом письменные учебники, начиная с простых инструментов использования сценариев и продвижения к многоагентной оркестрации и мониторинга производства. Этот курс предназначен для разработчиков, инженеров программного обеспечения и технических энтузиастов, которые хотят войти в область инженерии ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с агентами ИИ, хотя полезно базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы создать свой первый автономный агент ИИ.