Budowanie agentowej sztucznej inteligencji z LangChain i LangGraph

Sztuczna inteligencja przechodzi od prostych interfejsów czatu do autonomicznych agentów zdolnych do planowania, rozumowania i wykonywania wieloetapowych zadań.Zrozumienie, jak budować te systemy agentów, jest niezbędne dla każdego, kto chce pozostać w czołówce rozwoju SI. Ten kurs stanowi kompleksowe wprowadzenie do tworzenia autonomicznych systemów, które mogą iteracyjnie działać na własną rękę i obsługiwać zaawansowane przepływy pracy. Przekształcisz swoje zrozumienie dużych modeli językowych w zdolność budowania funkcjonalnych agentów, które pamiętają przeszłe interakcje i udoskonalają własną logikę.Skupiając się na architekturze projektowania i rozumowania, nauczysz się, jak wyjść poza podstawowe monity do świata trwałych, samodoskonalących się aplikacji AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia agentowej AI i autonomicznych wzorców rozumowania. - Skonfiguruj przepływy pracy z wykorzystaniem LangGraph do zarządzania złożonymi, iteracyjnymi zadaniami. - Wdrażaj architektury ReAct, Reflection i Reflexion dla agentów samokorygujących. - Zastosuj wzorce pamięci i trwałości, aby utrzymać kontekst w długoterminowych interakcjach. - Zintegruj generowanie zwiększone o pobieranie (RAG) i bazy danych wektorowych w przepływach agentowych. - Ćwicz pisanie czystego, nowoczesnego kodu Pythona z podpowiedziami typu dla solidnego rozwoju AI. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i podstawowej logiki projektowania agentowego, zanim przejdzie do przepływów pracy opartych na wykresach i zaawansowanych strategii rozumowania.Jest przeznaczony dla początkujących z podstawową znajomością programowania, którzy są gotowi do budowania swoich pierwszych inteligentnych agentów poprzez pisemne wyjaśnienia i ćwiczenia oparte na kodzie. Rozpocznij swoją podróż do nowej generacji autonomicznej SI już dziś.