Pembangunan Agen AI dengan h2oGPTe

Agen AI mewakili evolusi seterusnya dalam automasi, beralih daripada penjanaan teks mudah kepada sistem proaktif yang boleh menggunakan alat dan membuat keputusan. Kursus ini menyediakan laluan berstruktur untuk memahami cara sistem ini berfungsi dan cara membinanya dengan berkesan. Anda akan mendapat pemahaman yang jelas tentang bagaimana model bahasa besar berfungsi sebagai enjin penaakulan untuk agen dan cara membungkusnya dalam seni bina yang menyokong memori dan tindakan luaran. Menjelang akhir kursus ini, anda akan dapat mereka bentuk aliran kerja autonomi yang boleh mengendalikan tugas kompleks melalui penaakulan berstruktur dan penggunaan alat. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami seni bina teras agen AI dan bagaimana ia berbeza daripada model sembang standard - Menguasai strategi kejuruteraan prompt untuk membimbing penaakulan dan pembuatan keputusan agen - Mengaplikasikan corak Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menyediakan agen dengan data khusus domain - Mengkonfigurasi sistem memori untuk membantu agen mengekalkan konteks merentasi tugas jangka panjang - Berlatih mengintegrasikan alat luaran dan API untuk membolehkan agen berinteraksi dengan dunia nyata - Meneroka corak penilaian moden untuk mengukur prestasi dan kebolehpercayaan agen Kursus ini bermula dengan terminologi penting dan asas teori tingkah laku agen sebelum beralih kepada mekanik praktikal pembinaan dengan h2oGPTe. Anda akan membaca melalui penjelasan terperinci dan menganalisis contoh berasaskan kod untuk mengukuhkan pemahaman anda tentang aliran kerja agen. Kursus ini direka untuk pemula yang berminat dalam AI dan automasi; tiada pengalaman terdahulu dengan agen AI diperlukan. Mula membina sistem pintar dan autonomi hari ini.