Разработка агентного ИИ с использованием LangGraph и LangChain

Традиционные модели ИИ следуют фиксированным путям, но следующее поколение программного обеспечения опирается на агентов, способных рассуждать, использовать инструменты и сотрудничать. Этот курс предоставляет четкий путь в мир агентного ИИ, где вы выйдете за рамки простых подсказок и перейдете к созданию автономных систем, способных мыслить и действовать. Вы перейдете от понимания базовых взаимодействий языковых моделей к проектированию сложных агентных приложений. Освоив фреймворки LangGraph и LangChain, вы научитесь наделять ИИ возможностью управлять собственным состоянием, использовать внешние инструменты и работать в команде для достижения целей с помощью письменной логики и структурированных рабочих процессов. Что вы узнаете: - Поймете основные принципы агентного ИИ, включая циклы рассуждений и шаблоны использования инструментов. - Создадите рабочие процессы ИИ с сохранением состояния, используя LangGraph, для управления сложными процессами принятия решений. - Внедрите системы памяти, позволяющие агентам сохранять контекст и учиться на прошлых взаимодействиях. - Разработаете многоагентные системы, в которых специализированные сущности ИИ сотрудничают для решения крупномасштабных задач. - Применение генерации с расширенным поиском (RAG) в рамках агентных фреймворков для получения ответов на основе данных. - Практика написания чистого, современного кода на Python с использованием async/await и подсказок типов для обеспечения надежной работы агентов. Учебная программа начинается с базовых определений агентов и управления состоянием, а затем переходит к практической логике реализации. Вы изучите информацию об агентах, выполняющих одну задачу, и перейдете к организации сложных многоагентных сред с использованием стандартных отраслевых библиотек. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся будущим разработки ИИ; предварительный опыт работы с агентными фреймворками не требуется, поскольку все концепции объясняются в понятном текстовом виде и с помощью примеров кода. Начните создавать своего первого автономного ИИ-агента уже сегодня.