Mga Pundasyon ng Agentic AI: Pagbuo ng Multi-Agent Systems — PickAClass
3.0 (1) ⏱ 3 oras 📚 30 aralin

Mga Pundasyon ng Agentic AI: Pagbuo ng Multi-Agent Systems

Alamin kung paano magdisenyo, mag-coordinate, at mag-deploy ng mga autonomous AI agent at collaborative multi-agent framework gamit ang LangChain, CrewAI, at modernong vector databases.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Ang paglipat mula sa static na mga language model patungo sa mga autonomous AI agent ay nagbabago sa paraan ng pagbuo natin ng software at pag-automate ng mga kumplikadong workflow. Upang manatiling nangunguna sa mabilis na nagbabagong tanawin na ito, kailangan mong maunawaan kung paano magdisenyo ng mga sistema na maaaring mangatwiran, magplano, at gumamit ng mga panlabas na tool nang independiyente. Ginagabayan ka ng kursong ito mula sa mga pangunahing prinsipyo ng agentic architecture hanggang sa pagdidisenyo ng mga collaborative multi-agent environment. Matututunan mo kung paano i-istruktura ang memorya ng agent, isama ang mga panlabas na API, ipatupad ang Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns, at magtatag ng maaasahang mga safety guardrail upang bumuo ng matatag, autonomous na mga sistema. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang pangunahing anatomy ng isang AI agent, kabilang ang reasoning loops, planning strategies, at memory systems - Bumuo ng single-agent workflows na nakikipag-ugnayan sa mga panlabas na database at API - Magdisenyo ng multi-agent systems gamit ang mga framework tulad ng CrewAI at LangGraph upang paganahin ang collaborative problem-solving - Ipatupad ang Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns gamit ang mga vector database para sa grounded decision-making - Mag-apply ng mga safety protocol, human-in-the-loop checkpoints, at guardrails upang matiyak ang predictable na pag-uugali ng agent - Mag-configure ng mga pangunahing pattern ng monitoring at evaluation upang masubaybayan ang performance ng agent at ma-trace ang mga execution path Magsisimula ka sa mga pangunahing terminolohiya at conceptual building blocks ng agentic design bago lumipat sa step-by-step na mga written walkthrough at praktikal na code implementation. Ang kurikulum ay natural na umuusad mula sa mga simpleng single-agent na gawain patungo sa mga kumplikado, multi-agent na mga sitwasyon ng koordinasyon. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan, software developer, at mga tagalikha ng produkto na naghahanap na pumasok sa mundo ng autonomous AI, na nangangailangan lamang ng pangunahing pag-unawa sa mga konsepto ng programming at walang naunang karanasan sa AI. Simulan ang pagbabasa ngayon upang ma-master ang susunod na henerasyon ng mga autonomous AI system.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    3 oras ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Mga Pundasyon ng Agentic AI: Pagbuo ng Multi-Agent Systems
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Mga Pundasyon ng Agentic AI: Pagbuo ng Multi-Agent Systems
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga review (1)

Adwoa Pokua GH Verified learner
★ 3 · 31.07.2026

It's a solid course. The structure is logical and most of the examples were helpful. Could use a few more real-world scenarios though.

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing