Budowanie systemów AI z wieloma agentami z LangGraph i AutoGen

Wraz z rozwojem technologii SI interakcje z pojedynczym monitem ustępują miejsca sieciom współpracy wyspecjalizowanych agentów SI. Zrozumienie, jak zorganizować tych agentów, aby rozwiązać złożone, wieloetapowe zadania, jest jedną z najcenniejszych umiejętności w nowoczesnym rozwoju oprogramowania. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje architektury wieloagentowej, ucząc, jak budować autonomiczne, współpracujące systemy. Nauczysz się projektować stany, aplikacje wielu aktorów, które mogą planować, wykonywać i samodzielnie korygować, aby osiągnąć złożone cele. Czego się nauczysz: 1. Zrozum podstawowe zasady projektowania wieloagentowego, zarządzania stanem i komunikacji agentów. 2. Budowanie przepływów pracy agentów stanowych za pomocą LangGraph do obsługi procesów cyklicznych i pętli decyzyjnych. 3. Skonfiguruj zespoły agentów konwersacyjnych za pomocą AutoGen, aby wspólnie rozwiązywać zadania. Zintegruj nowoczesne wzorce generowania z użyciem funkcji pobierania (RAG), aby uziemić agentów za pomocą danych zewnętrznych. Wdrażaj wzorce „człowiek w pętli”, aby bezpiecznie przeglądać i kierować działaniami agentów. 6. Ćwicz debuggowanie i optymalizację interakcji agentów dla niezawodności i efektywności kosztowej. Zaczynając od podstawowych definicji i podstawowych koncepcji AI, kurs przechodzi krok po kroku przez praktyczne wzorce wdrażania. Będziesz czytać uporządkowane wyjaśnienia, analizować fragmenty kodu w świecie rzeczywistym i wykonywać ćwiczenia pisemne mające na celu utrwalenie umiejętności architektonicznych. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, entuzjastów danych i początkujących w AI, którzy chcą wyjść poza prostą inżynierię. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z frameworkami wieloagentowymi, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Rozpocznij swoją podróż w przyszłość współpracy z SI już dziś.