Создание многоагентных систем искусственного интеллекта с помощью LangGraph и AutoGen

По мере развития технологий ИИ, взаимодействия с одним заданием уступают место совместным сетям специализированных агентов ИИ. Понимание того, как организовать эти агенты для решения сложных, многоэтапных задач, является одним из самых ценных навыков в современной разработке программного обеспечения. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции многоагентных архитектур и научит создавать автономные, взаимодействующие системы. Вы научитесь разрабатывать многоакторные приложения с разными состояниями, которые могут планировать, выполнять и самокорректироваться для достижения сложных целей. Что вы узнаете: 1. Понимание основных принципов многоагентной конструкции, управления состоянием и связи агентов. 2. Создание рабочих процессов агентов с использованием LangGraph для обработки циклических процессов и циклов принятия решений. 3. Настройте команды агентов с помощью AutoGen для совместного решения задач. 4. Интегрируйте современные модели генерации с дополнением поиска (RAG) для заземления агентов внешними данными. 5. Внедрение моделей взаимодействия человека с системой для безопасного контроля и руководства действиями агентов. 6. Практика отладки и оптимизации взаимодействия агентов для обеспечения надежности и экономической эффективности. Начиная с основных определений и фундаментальных концепций ИИ, курс шаг за шагом продвигается через практические модели реализации. Вы будете читать структурированные объяснения, анализировать реальные фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, предназначенные для закрепления ваших архитектурных навыков. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и новичков ИИ, которые хотят выйти за рамки простой инженерии. Не требуется предыдущий опыт работы с многоагентными платформами, хотя полезно иметь базовые знания Python. Начните свое путешествие в будущее совместного искусственного интеллекта сегодня.