Pengembangan Agen AI dengan h2oGPTe

Agen AI mewakili evolusi berikutnya dalam otomatisasi, beralih dari generasi teks sederhana menjadi sistem proaktif yang dapat menggunakan alat dan membuat keputusan. Anda akan mendapatkan pemahaman yang jelas tentang bagaimana model bahasa besar berfungsi sebagai mesin penalaran untuk agen dan bagaimana membungkus mereka dalam arsitektur yang mendukung memori dan tindakan eksternal. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat merancang aliran kerja otonom yang dapat menangani tugas kompleks melalui penalaran struktural dan penggunaan alat. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur inti agen AI dan bagaimana mereka berbeda dari model chat standar - Menguasai strategi rekayasa cepat untuk memandu agen penalaran dan pengambilan keputusan - Terapkan Retrieval-Augmented Generation (RAG) pola untuk menyediakan agen dengan data domain-spesifik - Konfigurasi sistem memori untuk membantu agen mempertahankan konteks di seluruh tugas berjalan lama - Praktik mengintegrasikan alat eksternal dan API untuk memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan dunia nyata - Mengeksplorasi pola evaluasi modern untuk mengukur kinerja dan keandalan agen Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan dasar-dasar teoretis perilaku agen sebelum beralih ke mekanika praktis membangun dengan h2oGPTe. Anda akan membaca penjelasan terperinci dan menganalisis contoh berbasis kode untuk memperkuat pemahaman Anda tentang aliran kerja agen. Kursus ini dirancang untuk pemula yang tertarik pada AI dan otomatisasi; tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan agen AI. Mulai membangun sistem otonom cerdas hari ini.