Выбор пути разработки пользовательского агента ИИ

Организации быстро внедряют интеллектуальных помощников, но выбор правильной платформы для их создания может быть нелегким. Понимание ландшафта разработки агентов ИИ — первый шаг к созданию безопасных, масштабируемых и эффективных пользовательских решений. Этот текстовый курс поможет вам оценить и выбрать оптимальный путь разработки для ваших пользовательских агентов ИИ. Вы научитесь взвешивать различные платформы, SDK и архитектуры, чтобы привести их в соответствие с целями вашего бизнеса, будь то создание внутренних инструментов производительности или коммерческих приложений. Что вы узнаете: Понимание фундаментальной архитектуры современных агентов ИИ, оркестраторов и интеграции LLM; Сравнение инструментов разработки, включая Copilot Studio, Teams SDK и M365 Agents Sdk; Оценка облачных служб ИИ и возможностей Azure AI для хостинга пользовательских агентов; Анализ шаблонов и возможности генерации дополненных извлекаемых данных (RAG) Разработать стратегии безопасного развертывания, которые решают вопросы конфиденциальности и управления данными предприятия; Определить наилучший путь развития на основе стоимости, потребностей в настройке и сложности интеграции. Мы начинаем с основной терминологии и архитектурных шаблонов агентов ИИ, а затем углубляемся в сравнительный анализ ведущих SDK и платформ с низким уровнем кодирования. Вы закончите, рассмотрев рамки принятия решений, чтобы уверенно выбрать свой стек разработки. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, технических менеджеров по продуктам и ИТ-архитекторов, которые только начинают работать с дизайном агентов ИИ. Не требуется предыдущий опыт разработки ИИ. Прочитайте наши подробные руководства и начните планировать свою стратегию использования агентов ИИ уже сегодня.