Tworzenie agentów produkcyjnych AI przy użyciu Pythona i wieloagentowych platform

Złożoność nowoczesnych aplikacji AI wymaga wyrafinowanej orkiestracji. Gotowy, aby wyjść poza proste monity i budować inteligentne systemy, które mogą automatyzować złożone zadania na poziomie przedsiębiorstwa?Ten kurs zapewnia praktyczną, skoncentrowaną na kodzie podstawę projektowania, budowania i wdrażania agentów AI, które są niezawodne, identyfikowalne i skalowalne. Przejdziesz od podstawowych koncepcji agentów do wdrażania architektur wieloagentowych klasy korporacyjnej przy użyciu wiodących platform Pythona. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe pojęcia agentów LLM, w tym wzór ReAct i efektywne wykorzystanie narzędzi (wywoływanie funkcji). * Projektowanie i wdrażanie złożonych przepływów pracy wieloagentowych przy użyciu nowoczesnych ram orkiestracji, takich jak LangGraph i AutoGen. * Zastosuj techniki Retrieval-Augmented Generation (RAG) do agentów naziemnych w zastrzeżonych danych przy użyciu wektorowych baz danych. * Ćwicz podstawowe zasady LLMOps, w tym monitorowanie, śledzenie i podstawowe wskaźniki oceny wydajności agenta. * Skonfiguruj solidne potoki wdrażania dla systemów agentów, integrując koncepcje takie jak podstawy CI / CD i podstawy konteneryzacji. Kurs rozpoczyna się od zdefiniowania kluczowej terminologii i podstawowych wzorców agentów, zanim zagłębimy się w praktyczną implementację architektur wieloagentowych.Skupiamy się wyłącznie na pisemnych wyjaśnieniach i praktycznych przykładach kodu, aby zilustrować gotowość produkcyjną. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów i inżynierów oprogramowania, którzy mają praktyczną wiedzę na temat Pythona i chcą specjalizować się w budowaniu wdrażanych systemów agentów AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z LangChain, LLMOps lub zaawansowaną sztuczną inteligencją.Zacznij opanować architektury wymagane dla aplikacji AI nowej generacji już dziś.