Mga Pundasyon ng AI Agents: Tool at Function Calling

Ang mga language models ay kahanga-hanga sa pagproseso ng text, ngunit nagiging tunay na transformative ang mga ito kapag nakaka-interact na sila sa labas ng mundo. Kung gusto mong lumampas sa mga pangunahing chat interface, kailangan mong maunawaan kung paano gumagana ang mga AI agents. Ituturo sa iyo ng kursong ito kung paano pag-ugnayin ang text generation at functional execution. Matutuklasan mo kung paano mag-disenyo ng mga AI agents na may kakayahang umunawa sa mga request ng user, magdesisyon kung aling mga external tools ang gagamitin, at i-execute ang mga tool na iyon nang maaasahan upang malutas ang mga totoong problema. Ang iyong matututunan: - Unawain ang mga pundasyong konsepto ng AI agents at autonomous workflows. - Alamin kung paano i-structure ang function calling schemas para sa mga modernong language models. - Mag-practice sa pag-konekta ng LLMs sa mga external API upang kumuha ng live data at mag-trigger ng mga aksyon. - Bumuo ng mga maaasahang tool-calling loops na humahawak ng mga error at hindi inaasahang output nang maayos. - Mag-implement ng mga prompt engineering techniques upang gabayan ang paggawa ng desisyon ng agent. - Galugarin ang mga modernong agentic patterns, kabilang ang mga pangunahing konsepto ng Retrieval-Augmented Generation (RAG). Magsisimula ang kurso sa mga mahahalagang terminolohiya at ang core architecture ng isang AI agent. Mula doon, babasahin mo ang mga step-by-step na nakasulat na paliwanag at susuriin ang mga praktikal na code snippets na nagpapakita kung paano i-link ang mga language models sa mga external functions. Idinisenyo para sa mga baguhan na may pangunahing kaalaman sa programming, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng naunang karanasan sa machine learning. Simulan ang pagbuo ng mga AI systems na higit pa sa pakikipag-chat, at turuan silang kumilos ngayon.