Развертывание агентов ИИ с LangGraph и производственными API

Перенос прототипов ИИ из локального сценария в надежную производственную среду является одной из самых больших проблем в современной разработке программного обеспечения. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции и практические шаги, необходимые для создания, защиты и размещения надежных агентов ИИ. Вы перейдете от написания простых подсказок к развертыванию многоагентных рабочих процессов с определенным состоянием. Понимание архитектуры больших языковых моделей (LLM) и графической организации агентов позволит вам использовать системы искусственного интеллекта в качестве безопасных и высокопроизводительных API. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию агентов ИИ, машин состояний и оркестрации LLM. - Создание многоагентных рабочих процессов с использованием LangGraph и Python. - Настройка готовых к производству API с использованием FastAPI с современными асинхронными / ожидающими шаблонами. - Безопасное управление зависимостями и виртуальными средами с использованием современных стандартов упаковки. - Внедрение базового мониторинга и наблюдения для отслеживания решений агентов и производительности API. - Разверните агентные приложения в облачных средах с использованием готовых конфигураций контейнеров. Курс начинается с фундаментальных определений агентных систем и графовых архитектур, а затем переходит к пошаговой реализации. Вы изучите подробные примеры кода, концептуальные разбивки и конфигурации развертывания, предназначенные для бесперебойного перехода к производству. Этот курс предназначен для начинающих и разработчиков программного обеспечения, которые хотят развернуть свое первое агентное приложение, без предварительного опыта работы с LangGraph. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между концепциями ИИ и производственной реальностью.