Разработка генеративных агентов ИИ на Java

Генеративный ИИ переходит от статических подсказок в чате к автономным агентам, которые могут планировать, выполнять задачи и взаимодействовать с внешними системами. Java-разработчики могут использовать свои навыки для создания таких сложных, самоуправляемых систем искусственного интеллекта. В этом курсе вы перейдете от написания традиционного, жесткого кода к разработке динамических приложений Java, управляемых большими языковыми моделями. Вы прочитываете четкие объяснения, анализируете фрагменты кода и овладеете архитектурой современных агентов ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные концепции агентов ИИ, основную терминологию и когнитивные архитектуры. - Реализация LLM оркестрации на Java с использованием современных инструментов и библиотек, таких как LangChain4j. - Разработка агентов, способных использовать инструменты, вызывать API и выводить структурированные данные. - Применять стратегии управления памятью, чтобы помочь агентам сохранять контекст во время взаимодействия. - Используйте современные возможности Java, такие как записи и виртуальные потоки, для обработки одновременных задач агента. - Интеграция векторных баз данных для обеспечения генерации с расширенным поиском (RAG) для рабочих процессов агентов. Курс начинается с основных определений агентства и интеграции LLM, продвигаясь шаг за шагом к моделям многоагентного сотрудничества и инteграции инструментов. Вы изучите структурированные текстовые примеры и выполните письменные упражнения по дизайну, чтобы укрепить свое понимание. Этот текстовый курс предназначен для разработчиков Java, которые только начинают изучать генеративный ИИ и хотят создать автономные системы, не имея предыдущего опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создать следующее поколение интеллектуального программного обеспечения Java.