Tworzenie agentów produkcyjnych AI z RAG i MCP

Rozwój AI przesuwa się ze statycznych interfejsów czatu do aktywnych, autonomicznych agentów, którzy mogą wysyłać zapytania do danych i wchodzić w interakcje z systemami zewnętrznymi. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje i nowoczesne architektury potrzebne do budowania niezawodnych agentów AI dla środowisk produkcyjnych.\n\nBędziesz rozwijać się od zrozumienia podstawowej orkiestracji LLM do wdrożenia Retrieval-Augmented Generation (RAG) i wykorzystania Model Context Protocol (MCP), aby bezpiecznie połączyć swoje Połącz agentów autonomicznych z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami.\n\nCzego się nauczysz:\n- Zrozum podstawową terminologię agentów AI, potoków RAG i architektur MCP\n- Skonfiguruj bazy danych wektorowych do przechowywania i pobierania wiedzy kontekstowej domeny\n - Bezpiecznie łącz agenty autonomiczne z zewnątrz narzędziem i źrodłami dane za pomocą MCP \n\- Wdrażaj nowoczesne wzorce orkiestracji Zarządzanie stanem agenta i podejmowanie decyzji\n- Projektowanie solidnych strategii obsługi błędów i strategii awaryjnych dla niezawodności produkcji\n - Ćwicz pisanie czystych, uporządkowanych monitów agenta oraz instrukcji systemowych\n\nZaczniesz od podstawowych definicji przepływów pracy agentów, zanim przejdziesz krok po kroku przez wyszukiwanie wektorów, przyjmowanie dokumentów i Protokoły wywoływania narzędzi. Poprzez pisemne wyjaśnienia i praktyczne scenariusze kodowe dowiesz się, jak zorganizować te komponenty w zunifikowany, gotowy do produkcji system.\n\nTen kurs jest przeznaczony dla programistów, technicznych menedżerów produktu i entuzjastów AI, którzy chcą budować funkcjonalnych agentów od podstaw. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z frameworkami agentów, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie koncepcji programowania.\n\nZacznij czytać już dziś, aby zbudować i wdrożyć swojego pierwszego bezpiecznego agenta AI połączonego z danymi.