Wdrażanie agentów GenAI

Jeśli chcesz budować systemy, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale także wykonują zadania, zrozumienie architektury agentów jest kolejnym niezbędnym krokiem.Architektura agentów to podstawa, na której opiera się sztuczna inteligencja. Ten kurs tekstowy przenosi Cię od podstawowych koncepcji projektowania agentów do wdrażania w pełni funkcjonalnych systemów podejmowania decyzji.Dowiesz się, jak strukturyzować pętle rozumowania, zarządzać stanem i łączyć duże modele językowe z danymi zewnętrznymi i interfejsami API. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przewodnikom po kodzie rozwiniesz umiejętności budowania niezawodnych, opartych na celach systemów AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę agentów GenAI, w tym ramy planowania, pamięci i wykonania - Wdrażaj wywoływanie funkcji, aby umożliwić agentom bezpieczną interakcję z zewnętrznymi interfejsami API i bazami danych - Zaprojektuj solidne pętle rozumowania przy użyciu standardowych wzorców, takich jak ReAct (Reason and Act) - Zintegruj Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby uziemić decyzje agenta w prywatnych źródłach danych - Zastosuj nowoczesne koncepcje obserwacji do debuggowania, monitorowania i oceny zachowania agenta Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii agentów i wzorców architektonicznych, a następnie przeprowadza krok po kroku implementacje kodu pamięci, wykorzystania narzędzi i wieloetapowego planowania.Jest przeznaczony dla programistów, analityków danych i doświadczonych technicznie budowniczych, którzy chcą przejść od podstawowego monitowania do zaawansowanej inżynierii agentowej. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z agentami AI. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy autonomicznej inżynierii AI.