Grundlagen von AI Agents: Tool- und Function Calling

Sprachmodelle sind unglaublich gut darin, Text zu verarbeiten, aber sie werden erst dann wirklich transformativ, wenn sie mit der Außenwelt interagieren können. Wenn Sie über einfache Chat-Schnittstellen hinausgehen wollen, müssen Sie verstehen, wie AI Agents funktionieren. Dieser Kurs lehrt Sie, die Lücke zwischen Textgenerierung und funktionaler Ausführung zu schließen. Sie werden entdecken, wie man AI Agents entwirft, die in der Lage sind, Benutzeranfragen zu verstehen, zu entscheiden, welche externen Tools zu verwenden sind, und diese Tools zuverlässig auszuführen, um reale Probleme zu lösen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von AI Agents und autonomen Workflows. - Lernen Sie, wie man Function Calling Schemas für moderne Sprachmodelle strukturiert. - Üben Sie das Verbinden von LLMs mit externen APIs, um Live-Daten abzurufen und Aktionen auszulösen. - Erstellen Sie zuverlässige Tool-Calling-Loops, die Fehler und unerwartete Ausgaben elegant handhaben. - Implementieren Sie Prompt Engineering Techniken, um die Entscheidungsfindung der Agents zu steuern. - Erkunden Sie moderne agentische Muster, einschließlich grundlegender Retrieval-Augmented Generation (RAG) Konzepte. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und der Kernarchitektur eines AI Agents. Von dort aus lesen Sie schrittweise schriftliche Erklärungen und analysieren praktische Code-Snippets, die zeigen, wie man Sprachmodelle mit externen Funktionen verknüpft. Dieser Kurs wurde für Anfänger mit grundlegenden Programmierkenntnissen konzipiert und erfordert keine vorherige Erfahrung im Bereich Machine Learning. Beginnen Sie noch heute damit, AI-Systeme zu bauen, die mehr als nur chatten, und bringen Sie ihnen bei, aktiv zu werden.