Sistemas de IA multiagentes e fluxos de trabalho de produção com LangSmith

À medida que as aplicações de IA passam de simples chatbots para sistemas autônomos, entender como coordenar vários agentes de IA e monitorá-los na produção está se tornando uma habilidade essencial. Este curso abrangente, somente texto, orienta você através dos conceitos fundamentais de arquiteturas multiagentes, geração aumentada de recuperação (RAG) e observabilidade de nível de produção. Você aprenderá a projetar fluxos de trabalho colaborativos de IA e usar o LangSmith para rastrear, avaliar e otimizar seus sistemas. O que você vai aprender: 1. Entenda os princípios fundamentais dos fluxos de trabalho agentic e da colaboração multi-agente. 2. Construa sistemas robustos de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar LLMs com dados externos. 3. Configure o LangSmith para rastrear etapas de execução, monitorar latência e depurar interações complexas de agentes. 4. Implemente conjuntos de dados de avaliação para testar e melhorar sistematicamente o desempenho do seu aplicativo de IA. 5. Projete prompts estruturados e gerencie o estado em vários agentes de IA cooperantes. 6. Aplique práticas modernas de observabilidade para transformar seus protótipos de IA em sistemas de produção confiáveis. Começamos com a terminologia-chave e a mecânica central dos agentes LLM antes de progredir para padrões de design multi-agente e técnicas práticas de rastreamento. Através de explicações claras e escritas e de códigos estruturados, você obterá um forte comando conceitual e prático da IA de produção. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e alunos técnicos que são novos para fluxos de trabalho agentic. Não é necessária experiência prévia com LangSmith ou design multi-agente. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o potencial da IA multiagente e do monitoramento de nível de produção.