Bouw productie AI-agenten met behulp van Python en Multi-Agent Frameworks

De complexiteit van moderne AI-toepassingen vereist geavanceerde orkestratie.Klaar om verder te gaan dan eenvoudige prompts en intelligente systemen te bouwen die complexe taken op bedrijfsniveau kunnen automatiseren?Deze cursus biedt een praktische, codegerichte basis voor het ontwerpen, bouwen en implementeren van AI-agenten die betrouwbaar, traceerbaar en schaalbaar zijn. Je maakt de overgang van basisconcepten voor agenten naar het implementeren van multi-agentarchitecturen op bedrijfsniveau met behulp van toonaangevende Python-frameworks. Wat je leert: * Begrijp de kernconcepten van LLM-agenten, inclusief het ReAct-patroon en effectief gebruik van tools (functieaanroep). * Ontwerp en implementeer complexe multi-agent workflows met behulp van moderne orkestratieframeworks zoals LangGraph en AutoGen. * Pas Retrieval-Augmented Generation (RAG) -technieken toe op grondstoffen in eigen gegevens met behulp van vectordatabases. * Oefen essentiële LLMOps-principes, waaronder monitoring, tracering en basisevaluatiemetrieken voor agentprestaties. * Configureer robuuste implementatiepijpleidingen voor agentsystemen, waarbij concepten zoals CI / CD-fundamenten en containerisatie-basisprincipes worden geïntegreerd. De cursus begint met het definiëren van belangrijke terminologie en fundamentele agentpatronen voordat we ons verdiepen in de praktische implementatie van multi-agentarchitecturen.We richten ons puur op geschreven uitleg en praktische codevoorbeelden om de productiebereidheid te illustreren. Deze cursus is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en software-ingenieurs die een werkkennis van Python hebben en zich willen specialiseren in het bouwen van inzetbare AI-agentsystemen.Geen eerdere ervaring met LangChain, LLMOps of geavanceerde AI is vereist.Begin vandaag nog de architecturen te beheersen die nodig zijn voor de volgende generatie AI-toepassingen.