Sistem AI Multi-Agent dan Aliran Kerja Produksi dengan LangSmith

Ketika aplikasi AI beralih dari chatbot sederhana menjadi sistem otonom, memahami cara mengkoordinasikan berbagai agen AI dan memonitor mereka dalam produksi menjadi sebuah keterampilan yang penting. Kursus teks-hanya yang komprehensif ini memandu Anda melalui konsep dasar arsitektur multi-agen, Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan observabilitas tingkat produksi. Anda akan belajar bagaimana merancang aliran kerja AI kolaboratif dan menggunakan LangSmith untuk melacak, mengevaluasi, dan mengoptimalkan sistem Anda. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Mengerti prinsip-prinsip dasar dari aliran kerja agen dan kolaborasi multi-agen. 2. Membuat sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang kuat untuk menghubungkan LLM dengan data eksternal. 3. Konfigurasi LangSmith untuk melacak langkah eksekusi, memonitor latensi, dan mendebug interaksi agen kompleks. 4. Implementasikan data evaluasi untuk secara sistematis menguji dan meningkatkan kinerja aplikasi AI Anda. 5. Desain prompt terstruktur dan mengelola keadaan di berbagai agen AI yang bekerja sama. 6. Terapkan praktik observabilitas modern untuk mengubah prototipe AI Anda menjadi sistem produksi yang dapat diandalkan. Kami mulai dengan terminologi kunci dan mekanik inti agen LLM sebelum maju ke pola desain multi-agen dan teknik tracing praktis. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan walkthrough kode yang terstruktur, Anda akan mendapatkan perintah konseptual dan praktis yang kuat dari produksi AI. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar data, dan siswa teknis yang baru mengenal aliran kerja agen. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan LangSmith atau desain multi-agen yang diperlukan. Mulailah membaca hari ini untuk membuka potensi AI multi-agen dan pemantauan tingkat produksi.