Implementierung von GenAI Agents

Generative KI verändert sich von passiven Chat-Schnittstellen zu aktiven, autonomen Agenten, die komplexe Workflows ausführen können.Wenn Sie Systeme entwickeln möchten, die nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Aufgaben ausführer, ist das Verständnis der agentischen Architektur der nächste wichtige Schritt. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den Kernkonzepten des Agentendesigns zur Implementierung voll funktionsfähiger Entscheidungssysteme.Sie lernen, wie Sie Argumentationsschleifen strukturieren, den Zustand verwalten und große Sprachmodelle mit externen Daten und APIs verbinden. Durch klare schriftliche Erklärungen und praktische Code-Walkthroughs entwickeln Sie die Fähigkeiten, um zuverlässige, zielorientierte KI-Systeme zu bauen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von GenAI-Agenten, einschließlich Planungs-, Speicher- und Ausführungsrahmen - Implementieren Sie Funktionsaufrufe, damit Ihre Agenten sicher mit externen APIs und Datenbanken interagieren können - Entwerfen Sie robuste Argumentationsschleifen mit Industriestandardmustern wie ReAct (Reason and Act) - Integrieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die Entscheidungen Ihrer Agenten in privaten Datenquellen zu gründen - Wenden Sie moderne Beobachtungskonzepte an, um das Verhalten von Agenten zu debuggen, zu überwachen und zu bewerten Der Kurs beginnt mit grundlegender Agententerminologie und Architekturmustern, bevor Sie Schritt für Schritt durch Codeimplementierungen von Speicher, Werkzeugnutzung und mehrstufiger Planung geführt werden.Der Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenanalysten und technisch versierte Entwickler, die den Übergang von der grundlegenden Aufforderung zum erweiterten Agentic Engineering anstreben. Es sind keine Vorkenntnisse mit KI-Agenten erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen der autonomen KI-Entwicklung zu erlernen.