AI Engineering: Fornire Canvas e UI State agli Agenti AI

Per costruire assistenti AI veramente collaborativi, le tue applicazioni devono colmare il divario tra le interfacce utente visive e i modelli linguistici basati su testo. Questo corso basato su testo ti insegna come catturare, serializzare e fornire i dati attivi del canvas direttamente nella finestra di contesto di un agente AI. Acquisirai padronanza dei modelli fondamentali della progettazione del contesto, imparando a tradurre layout visivi ed elementi interattivi in formati di testo strutturati che gli LLM possono facilmente interpretare e su cui possono agire. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della serializzazione dello stato dell'interfaccia utente (UI state serialization) e dell'iniezione del contesto. - Costruire un helper per i prompt di sistema che organizza i dati del canvas sotto intestazioni Markdown pulite. - Serializzare elementi interattivi complessi in strutture JSON e Markdown ottimizzate. - Gestire i limiti dei token e le finestre di contesto filtrando e potando i dati di stato. - Applicare moderni modelli di prompt engineering per guidare il modo in cui l'AI interpreta gli stati visivi. Iniziamo con la terminologia essenziale dell'AI engineering e della progettazione del contesto dei prompt. Da lì, leggerai le analisi dettagliate passo dopo passo dei flussi di lavoro di serializzazione e imparerai a costruire prompt di sistema robusti che si aggiornano dinamicamente man mano che gli utenti interagiscono con la tua applicazione. Questo corso è progettato per sviluppatori web e aspiranti AI engineers che desiderano costruire software basato sull'AI più ricco e interattivo. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'addestramento di modelli AI o l'apprendimento automatico avanzato (advanced machine learning). Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza degli agenti AI consapevoli del contesto.