Systemy AI z wieloma agentami i przepływy pracy produkcyjne z LangSmith

W miarę jak aplikacje AI przechodzą od prostych chatbotów do autonomicznych systemów, zrozumienie, jak koordynować wielu agentów AI i monitorować je w produkcji, staje się niezbędną umiejętnością. Ten kompleksowy, tylko tekstowy kurs prowadzi przez podstawowe koncepcje architektur wieloagentowych, Retrieval-Augmented Generation (RAG) i obserwowalności na poziomie produkcyjnym. Dowiesz się, jak projektować przepływy pracy AI i używać LangSmith do śledzenia, oceny i optymalizacji systemów. Czego się nauczysz: 1. Zrozum podstawowe zasady agentowych przepływów pracy i współpracy wieloagentowej. 2. Budowanie solidnych systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG) do łączenia LLM z danymi zewnętrznymi. 3. Skonfiguruj LangSmith, aby śledzić kroki wykonywania, monitorować opóźnienia i debugować złożone interakcje agentów. 4. Wdrażaj zestawy danych ewaluacyjnych, aby systematycznie testować i poprawiać wydajność aplikacji AI. 5. Projektuj uporządkowane monity i zarządzaj stanem wielu współpracujących agentów AI. Zastosuj nowoczesne praktyki obserwacji, aby przekształcić prototypy SI w niezawodne systemy produkcyjne. Zaczynamy od kluczowej terminologii i podstawowej mechaniki agentów LLM, zanim przejdziemy do wzorców projektowych wielu agentów i praktycznych technik śledzenia. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i uporządkowanym przewodnikom po kodzie zdobędziesz silną koncepcyjną i praktyczną znajomość produkcyjnej sztucznej inteligencji. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, entuzjastów danych i uczniów technicznych, którzy są nowicjuszami w przepływach pracy agentów. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z LangSmith lub projektowaniem wieloagentowym. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować potencjał wieloagentowej sztucznej inteligencji i monitorowania na poziomie produkcyjnym.