Templat:Agen-stub

Pergeseran dari model bahasa statis ke agen AI otonom mengubah cara kita membangun perangkat lunak dan mengotomatisasi workflow yang kompleks. Untuk tetap berada di depan dalam lanskap yang berkembang dengan cepat ini, Anda harus memahami cara mendesain sistem yang dapat berpikir, merencanakan, dan menggunakan alat eksternal secara mandiri. Kursus ini memandu Anda dari prinsip-prinsip dasar arsitektur agenik untuk merancang lingkungan multi-agen kolaboratif. Anda akan belajar bagaimana struktur memori agen, mengintegrasikan API eksternal, menerapkan pola Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan mendirikan pagar keamanan yang dapat diandalkan untuk membangun sistem yang kuat dan otonom. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti anatomi inti dari agen AI, termasuk loop penalaran, strategi perencanaan, dan sistem memori - Bangun workflow agen tunggal yang berinteraksi dengan database eksternal dan API - Desain sistem multi-agen menggunakan kerangka kerja seperti CrewAI dan LangGraph untuk memungkinkan kolaboratif memecahkan masalah - Menerapkan pola Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan basis data vektor untuk pengambilan keputusan yang berbasis - Terapkan protokol keamanan, checkpoint manusia, dan pagar untuk memastikan perilaku agen yang dapat diprediksi. - Konfigurasi dasar pemantauan dan evaluasi pola untuk melacak kinerja agen dan jejak jalan eksekusi Anda akan mulai dengan terminologi dasar dan blok bangunan konseptual dari desain agen sebelum beralih ke langkah-demi-langkah walkthrough tertulis dan implementasi kode praktis. kurikulum berkembang secara alami dari tugas-agen tunggal sederhana ke kompleks, skenario koordinasi multi-agen. Kursus ini dirancang untuk pemula, pengembang perangkat lunak, dan pencipta produk yang ingin memasuki dunia AI otonom, hanya membutuhkan pemahaman dasar konsep pemrograman dan tidak ada pengalaman AI sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk menguasai generasi berikutnya dari sistem AI otonom.