Melaksanakan Agen GenAI

AI Generatif beralih daripada antara muka sembang pasif kepada agen autonomi yang aktif, yang mampu melaksanakan aliran kerja yang kompleks. Jika anda ingin membina sistem yang bukan sekadar menjawab soalan tetapi benar-benar melaksanakan tugas, memahami seni bina agen adalah langkah penting seterusnya. Kursus berasaskan teks ini membawa anda daripada konsep teras reka bentuk agen kepada pelaksanaan sistem membuat keputusan yang berfungsi sepenuhnya. Anda akan belajar cara menyusun gelung penaakulan, mengurus keadaan (state), dan menghubungkan model bahasa besar (large language models) kepada data luaran dan API. Melalui penerangan bertulis yang jelas dan panduan kod praktikal, anda akan membangunkan kemahiran untuk membina sistem AI yang boleh dipercayai dan didorong oleh matlamat. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami seni bina teras agen GenAI, termasuk perancangan, memori, dan rangka kerja pelaksanaan - Melaksanakan panggilan fungsi (function calling) untuk membolehkan agen anda berinteraksi dengan selamat dengan API dan pangkalan data luaran - Mereka bentuk gelung penaakulan yang mantap menggunakan corak standard industri seperti ReAct (Reason and Act) - Mengintegrasikan Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk mengasaskan keputusan agen anda dalam sumber data peribadi - Mengaplikasikan konsep kebolehcerapan (observability) moden untuk menyahpepijat (debug), memantau, dan menilai tingkah laku agen Kursus ini bermula dengan terminologi agen asas dan corak seni bina sebelum membimbing anda melalui pelaksanaan kod langkah demi langkah bagi memori, penggunaan alat, dan perancangan berbilang langkah. Ia direka untuk pembangun perisian, penganalisis data, dan pembina celik teknologi yang ingin beralih daripada gesaan asas (basic prompting) kepada kejuruteraan agen lanjutan. Tiada pengalaman terdahulu dengan agen AI diperlukan. Mula membaca hari ini untuk menguasai asas kejuruteraan AI autonomi.