Разработка агентов ИИ с RAG и MCP

Разработка ИИ переходит от статических чат-интерфейсов к активным, автономным агентам, которые могут запрашивать данные и взаимодействовать с внешними системами. Этот текстовый курс поможет вам разобраться в основных концепциях и современных архитектурах, необходимых для создания надежных агентов ИИ для производственных сред.\n\nВы пройдете путь от понимания основных принципов организации LLM до реализации метода дополненного генерирования (RAG) и использования протокола Model Context Protocol (MCP) для безопасного подключения ваших агентов к сети. Что вы узнаете:\n- Понимание основной терминологии агентов ИИ, конвейеров RAG и архитектур MCP\n- Настройка векторных баз данных для хранения и поиска контекстных знаний домена\n - Безопасное подключение автономных агентов к внешним инструментам и источникам данных с помощью MCP.\n- Реализация современных шаблонов оркестрации для управления состоянием агента и принятием решений\n- Разработка надежных стратегий обработки ошибок и резервирования для обеспечения надежности производства\n - Практика написания чистых, структурированных подсказок агента протоколы вызова инструментов. С помощью письменных объяснений и практических сценариев вы узнаете, как объединить эти компоненты в единую, готовую к производству систему.\n\nЭтот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, технических менеджеров по продуктам и энтузиастов ИИ, которые хотят создавать функциональные агенты с нуля. Не требуется предыдущий опыт работы с агентными фреймворками, хотя полезно иметь базовое понимание концепций программирования.\n\nНачните читать сегодня, чтобы создать и развернуть свой первый безопасный агент ИИ, подключенный к данным.