Разработка агентного ИИ: создание автономных рабочих процессов LLM

Переход от простых чат-ботов к автономным агентам меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями. Понимание того, как создавать системы, которые могут планировать и выполнять задачи самостоятельно, является следующим рубежом для разработчиков и новаторов. Этот курс поможет вам ознакомиться с архитектурой агентных систем, перейдя от простых подсказок к сложным многоэтапным рабочим процессам. Вы узнаете, как дать большим языковым моделям (LLM) возможность использовать внешние инструменты, управлять памятью и сотрудничать с другими агентами для решения реальных проблем. Что вы узнаете: - Понять фундаментальную архитектуру автономных агентов ИИ и их ключевые компоненты. - Разработать многоэтапные рабочие процессы с использованием современных методов оркестрации LLM. - Внедрение возможностей вызова инструментов, позволяющих агентам взаимодействовать с внешними API и данными. - Применять модели поиска-дополнения (RAG) к действиям наземных агентов в конкретных знаниях. - овладеть оперативными инженерными стратегиями для надежного планирования и выполнения агентов. - Изучение этических соображений и мер безопасности для автономных систем. Начиная с основных определений и типов агентов, материал продвигается через управление памятью, интеграцию инструментов и проектирование многоагентных сред. Вы изучите четкие объяснения и реализации на основе кода, чтобы понять, как эти системы работают в производстве. Этот курс предназначен для начинающих, заинтересованных в будущем автоматизации ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с агентными фреймворками или продвинутой разработкой ИИ Начните создавать автономный интеллект следующего поколения уже сегодня.