Entwicklung von KI-Agenten mit h2oGPTe

KI-Agenten repräsentieren die nächste Evolution in der Automatisierung, die sich von der einfachen Textgenerierung zu proaktiven Systemen entwickelt, die Werkzeuge verwenden und Entscheidungen treffen können.Dieser Kurs bietet einen strukturierten Weg, um zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren und wie sie effektiv gebaut werden können. Sie werden ein klares Verständnis dafür erlangen, wie große Sprachmodelle als Argumentationsmaschine für Agenten dienen und wie sie in Architekturen eingebettet werden können, die Speicher und externe Aktionen unterstützen.Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, autonome Workflows zu entwerfen, die komplexe Aufgaben durch strukturiertes Denken und Werkzeugnutzung bewältigen können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von KI-Agenten und wie sie sich von Standard-Chat-Modellen unterscheiden - Meistern Sie schnelle Engineering-Strategien, um das Denken und die Entscheidungsfindung von Agenten zu steuern - Wenden Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster an, um Agenten mit domänenspezifischen Daten zu versorgen - Konfigurieren Sie Speichersysteme, um Agenten zu helfen, den Kontext über lang laufende Aufgaben hinweg zu erhalten - Üben Sie die Integration externer Tools und APIs, damit Agenten mit der realen Welt interagieren können - Erkunden Sie moderne Bewertungsmuster, um die Leistung und Zuverlässigkeit von Agenten zu messen Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den theoretischen Grundlagen des agentischen Verhaltens, bevor Sie in die praktischen Mechanismen des Aufbaus mit h2oGPTe einsteigen.Sie werden detaillierte Erklärungen durchlesen und codebasierte Beispiele analysieren, um Ihr Verständnis von Agenten-Workflows zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die sich für KI und Automatisierung interessieren; es sind keine Vorkenntnisse mit KI-Agenten erforderlich. Bauen Sie noch heute intelligente, autonome Systeme.