Rozwój wieloagentowej sztucznej inteligencji z LangGraph i CrewAI

Następna ewolucja sztucznej inteligencji wykracza poza proste monity czatu w kierunku autonomicznych agentów, którzy mogą planować, używać narzędzi i pracować w zespołach.Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę dla każdego, kto chce budować inteligentne systemy, które nie tylko generują tekst, ale wykonują złożone przepływy pracy niezależnie. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych interakcji LLM do projektowania wyrafinowanych architektur wieloagentowych.Czytając podziały koncepcyjne i przykłady oparte na kodzie, dowiesz się, jak zorganizować wiele jednostek AI, z których każda ma wyspecjalizowane role, aby rozwiązać problemy, których pojedynczy model nie może obsłużyć samodzielnie. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady projektowania agentowego i autonomicznego rozumowania - Twórz zespoły agentów oparte na rolach za pomocą ram CrewAI - Zaprojektuj złożone, stanowe przepływy pracy AI i cykliczne wykresy za pomocą LangGraph - Wdrażaj wzorce konwersacji wieloagentowych za pomocą AutoGen (AG2) - Zastosuj agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby połączyć agentów z danymi na żywo - Ćwicz techniki zarządzania pamięcią, aby utrzymać kontekst w interakcjach agentów - Skonfiguruj narzędzia i funkcje, które umożliwiają agentom interakcję ze światem fizycznym Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowej logiki autonomicznych agentów, zanim przejdziemy do konkretnej składni i wzorców wiodących ram branżowych.Zbadasz, jak wybrać odpowiednie narzędzie do konkretnych potrzeb orkiestracji i jak obsługiwać korekcję błędów w pętlach agentów. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i programistów, którzy chcą pozostać w czołówce rozwoju AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z agentowymi ramami. Zacznij budować swoją pierwszą autonomiczną siłę roboczą AI już dziś.