Контекстная инженерия для агентов ИИ с LangGraph

По мере того как агенты ИИ становятся все более автономными, управление тем, что они помнят и как они извлекают информацию, является ключом к созданию надежных приложений. Этот курс, который доступен только в текстовом виде, поможет вам освоить основные понятия контекстной инженерии и построить структурированные рабочие процессы агентов ИИ с определенными состояниями. Вы узнаете, как структурировать запросы, управлять разговорной памятью и предоставлять агентам нужные данные в нужное время. 1. Понимание основных терминов контекстной инженерии, агентного состояния и когнитивных архитектур. 2. Разработка рабочих процессов агентов с использованием LangGraph для поддержания контекста в многоэтапных задачах. 3. Реализация шаблонов дополненного генерирования (RAG) для динамического ввода соответствующих внешних данных. 4. 5. Структурировать системные запросы и инструкции агента для обеспечения предсказуемого использования инструмента и принятия решений. 6. Отлаживайте проблемы, связанные с контекстом, и оптимизируйте ответы агента с помощью структурированных письменных упражнений. Вы начнете с основных определений контекстных окон и машин состояний, а затем шаг за шагом пройдете по пути проектирования сложных потоков памяти агентов. С помощью четких письменных объяснений и практических фрагментов кода вы научитесь создавать надежные контекстные конвейеры для реальных приложений. Этот курс предназначен для новичков и энтузиастов ИИ, которые хотят создавать более умных агентов, без каких-либо предварительных условий. Начните читать сегодня, чтобы овладеть искусством контекстной инженерии и создавать надежные агенты ИИ.