Membangun Agen Produksi AI dengan RAG dan MCP

Pengembangan AI beralih dari antarmuka chatting statis menjadi agen otonom yang aktif yang dapat melakukan pencarian data dan berinteraksi dengan sistem eksternal. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep dasar dan arsitektur modern yang diperlukan untuk membangun agen AI yang dapat diandalkan untuk lingkungan produksi.\n\nAnda akan berkembang dari pemahaman inti LLM orkestrasi untuk mengimplementasikan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan memanfaatkan Model Context Protocol (MCP) untuk menghubungkan agen ke sumber data dan alat.\n\nApa yang akan Anda pelajari:\n- Mengerti terminologi inti agen AI, pipa RAG, dan arsitektur MCP\n- Konfigurasi database vektor untuk menyimpan dan mengambil pengetahuan domain kontekstual\n - Sambungkan agen otonom ke alat eksternal dan sumber data secara aman menggunakan MCP \n untuk mengelola keadaan agen dan pengambilan keputusan\n- Desain pengendalian kesalahan yang kuat dan strategi cadangan untuk keandalan produksi\n - Praktik menulis bersih, prompt agen yang terstruktur dan instruksi sistem\n\nAnda akan mulai dengan definisi dasar dari aliran kerja agen sebelum bergerak langkah demi langkah melalui pencarian vektor, pengambilan dokumen, dan protokol panggilan alat. Melalui penjelasan tertulis dan skenario kode praktis, Anda akan belajar bagaimana mengorganisir komponen-komponen ini menjadi sistem yang terpadu dan siap produksi.\n\nKurs ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, manajer produk teknis, dan penggemar AI yang ingin membangun agen fungsional dari awal. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan kerangka kerja agen, meskipun pemahaman dasar konsep pemrograman akan membantu.\n\nMulakan membaca hari ini untuk membangun dan menerapkan agen AI yang terhubung dengan data yang aman.