Python ve Çok Ajanlı Çerçeveleri kullanarak Üretim AI Ajanları Yapma

Modern yapay zeka uygulamalarının karmaşıklığı gelişmiş orkestrasyon gerektirir. Basit talimatların ötesine geçmeye ve karmaşık, kurumsal düzeydeki görevleri otomatikleştirebilen akıllı sistemler inşa etmeye hazır mısınız? Bu kurs, güvenilir, izlenebilir ve ölçeklenebilir yapay zekâ ajanlarının tasarımı, inşası ve dağıtımında pratik, kod odaklı bir temel sağlar. Temel ajan kavramlarından, önde gelen Python çerçevelerini kullanarak kurumsal sınıf çoklu ajan mimarilerini uygulamaya geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: * ReAct modeli ve etkili araç kullanımı (fonksiyon çağrısı) dahil olmak üzere LLM ajanlarının temel kavramlarını anlamak. * LangGraph ve AutoGen gibi modern orkestrasyon çerçevelerini kullanarak karmaşık çoklu ajan çalışma akışlarını tasarlayın ve uygulayın. * Vektör veritabanlarını kullanarak özel verilerde yer alan ajanlara Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) tekniklerini uygulayın. * Gözetleme, izleme ve ajan performansı için temel değerlendirme metrikleri de dahil olmak üzere temel LLMOps ilkelerini uygulayın. * CI / CD temelleri ve konteynerizasyon temelleri gibi kavramları birleştirerek ajan sistemleri için sağlam dağıtım boru hatlarını yapılandır. Kurs, çoklu ajan mimarilerinin uygulamalı uygulamasına dalmadan önce anahtar terminoloji ve temel ajan paternlerini tanımlamakla başlar. Üretim hazırlığını göstermek için yalnızca yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri üzerinde yoğunlaşırız. Bu kurs, Python hakkında çalışma bilgisine sahip olan ve dağıtılabilir AI ajan sistemleri inşa etmekte uzmanlaşmak isteyen yeni başlayan geliştiriciler ve yazılım mühendisleri için tasarlanmıştır. LangChain, LLMOps veya gelişmiş AI ile önceden tecrübe gerekmez. Yeni nesil AI uygulamaları için gerekli mimarileri bugün öğrenmeye başlayın.