Erstellen von KI-Agent-Produkten mit Python und Multi-Agency-Frameworks

Die Komplexität moderner KI-Anwendungen erfordert eine anspruchsvolle Orchestrierung. Sind Sie bereit, über einfache Eingabeaufforderungen hinauszugehen und intelligente Systeme zu entwickeln, die komplexe Aufgaben auf Unternehmensebene automatisieren können?Dieser Kurs bietet eine praktische, codebasierte Grundlage für das Design, die Erstellung und die Bereitstellung von KI-Agenten, die zuverlässig, nachvollziehbar und skalierbar sind. Sie werden von grundlegenden Agentenkonzepten zur Implementierung von Multi-Agent-Architekturen auf Unternehmensniveau mit führenden Python-Frameworks übergehen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte von LLM-Agenten, einschließlich des ReAct-Musters und der effektiven Werkzeugnutzung (Funktionsaufruf). * Entwickeln und implementieren Sie komplexe Multi-Agent-Workflows mit modernen Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph und AutoGen. * Wenden Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Techniken an, um Agenten in proprietären Daten mit Vektordatenbanken zu erden. * Üben Sie wesentliche LLMOps-Prinzipien, einschließlich Überwachung, Verfolgung und grundlegender Bewertungsmetriken für die Agentenleistung. * Konfigurieren Sie robuste Bereitstellungspipelines für Agentensysteme und integrieren Sie Konzepte wie CI / CD-Grundlagen und Containerisierungsgrundlagen. Der Kurs beginnt mit der Definition der wichtigsten Begriffe und grundlegenden Agentenmuster, bevor wir uns auf die praktische Implementierung von Multi-Agent-Architekturen konzentrieren.Wir konzentrierten uns ausschließlich auf schriftliche Erklärungen und praktische Codebeispiele, um die Produktionsbereitschaft zu veranschaulichen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Softwareentwickler, die bereits über praktische Kenntnisse in Python verfügen und sich auf die Entwicklung von bereitgestellten KI-Agent-Systemen spezialisieren möchten. Keine Vorkenntnisse mit LangChain, LLMOps oder fortgeschrittener KI sind erforderlich.