Implementasi Agen GenAI

Generative AI beralih dari antarmuka obrolan pasif menjadi agen otonom yang aktif dan mampu menjalankan aliran kerja yang kompleks. Jika Anda ingin membangun sistem yang tidak hanya menjawab pertanyaan tetapi juga melakukan tugas, memahami arsitektur agen adalah langkah penting berikutnya. Kursus berbasis teks ini membawa Anda dari konsep inti desain agen untuk mengimplementasikan sistem pengambilan keputusan yang sepenuhnya berfungsi. Anda akan belajar bagaimana struktur loop penalaran, mengelola keadaan, dan menghubungkan model bahasa besar ke data eksternal dan API. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan walkthrough kode praktis, Anda akan mengembangkan keterampilan untuk membangun sistem AI yang dapat diandalkan dan berorientasi tujuan. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur inti agen GenAI, termasuk perencanaan, memori, dan kerangka kerja eksekusi - Implementasi fungsi panggilan untuk membiarkan agen Anda berinteraksi dengan aman dengan API eksternal dan database - Desain loop penalaran yang kuat menggunakan pola standar industri seperti ReAct (Reason and Act) - Integrasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk dasar keputusan agen Anda dalam sumber data pribadi - Terapkan konsep observabilitas modern untuk mendebug, memonitor, dan mengevaluasi perilaku agen Kursus ini dimulai dengan terminologi agen dasar dan pola arsitektur sebelum memandu Anda melalui implementasi kode langkah demi langkah dari memori, penggunaan alat, dan perencanaan multi-langkah. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan agen AI yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk menguasai dasar-dasar rekayasa AI otonom.