Creazione di agenti IA di produzione utilizzando Python e framework multi-agente

La complessità delle moderne applicazioni di IA richiede un'orchestrazione sofisticata.Pronto a andare oltre i semplici prompt e creare sistemi intelligenti in grado di automatizzare attività complesse a livello aziendale?Questo corso fornisce una base pratica e focalizzata sul codice nella progettazione, creazione e distribuzione di agenti AI affidabili, tracciabili e scalabili. Passerai dai concetti di base degli agenti all'implementazione di architetture multi-agente di livello enterprise utilizzando i principali framework Python. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali degli agenti LLM, tra cui il modello ReAct e l'utilizzo efficace degli strumenti (chiamata di funzione). * Progettare e implementare flussi di lavoro multi-agente complessi utilizzando moderni framework di orchestrazione come LangGraph e AutoGen. * Applicare le tecniche di generazione aumentata di recupero (RAG) agli agenti di terra in dati proprietari utilizzando database vettoriali. * Praticare i principi essenziali di LLMOps, tra cui monitoraggio, tracciamento e metriche di valutazione di base per le prestazioni degli agenti. * Configurare pipeline di distribuzione robuste per sistemi agent, integrando concetti come i fondamenti CI / CD e le basi della containerizzazione. Il corso inizia definendo la terminologia chiave e i modelli di agente fondamentali prima di immergersi nell'implementazione pratica delle architetture multi-agente.Ci concentriamo esclusivamente su spiegazioni scritte ed esempi di codice pratici per illustrare la prontezza alla produzione. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti e ingegneri del software che hanno una conoscenza pratica di Python e desiderano specializzarsi nella costruzione di sistemi di agenti AI distribuibili.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangChain, LLMOps o AI avanzata.Inizia oggi a padroneggiare le architetture richieste per la prossima generazione di applicazioni AI.