Создание агентного ИИ с LangChain и LangGraph

Искусственный интеллект переходит от простых чат-интерфейсов к автономным агентам, способным планировать, рассуждать и выполнять многоэтапные задачи. Понимание того, как создавать эти агентные системы, имеет важное значение для всех, кто хочет оставаться на переднем крае разработки ИИ. Этот курс предоставляет всеобъемлющее введение в создание автономных систем, которые могут итерировать свою собственную производительность и обрабатывать сложные рабочие процессы. Вы преобразуете свое понимание больших языковых моделей в способность создавать функциональные агенты, которые помнят прошлые взаимодействия и уточняют свою собственную логику. Сосредоточив внимание на архитектуре проектирования и аргументации, вы узнаете, как выйти за рамки основных подсказок в мир постоянных, самоусовершенствующихся приложений ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные концепции агентного ИИ и автономных моделей рассуждения. - Настройка рабочих процессов с использованием LangGraph для управления сложными итеративными задачами. - Реализация архитектур ReAct, Reflection и Reflexion для самокорректирующихся агентов. - Применять память и постоянство шаблонов для сохранения контекста в долгосрочных взаимодействий. - Интеграция генерации с дополнением поиска (ДДП) и векторных баз данных в агентные потоки. - Практикуем написание чистого, современного кода на Python с подсказками типов для надежной разработки ИИ. Курс начинается с основных определений и основной логики агентного дизайна, а затем переходит к графическим рабочим процессам и продвинутым стратегиям рассуждения. Он предназначен для начинающих с базовыми навыками программирования, которые готовы создать свои первые интеллектуальные агенты с помощью письменных объяснений и упражнений на основе кода. Начните свое путешествие в новое поколение автономного искусственного интеллекта сегодня.