AI Engineering: Memberi Canvas dan UI State ke AI Agents

Untuk membangun asisten AI yang benar-benar kolaboratif, aplikasi Anda harus menjembatani kesenjangan antara antarmuka pengguna visual dan model bahasa berbasis teks. Kursus berbasis teks ini mengajarkan Anda cara menangkap, melakukan serialisasi, dan memasukkan data canvas aktif langsung ke dalam jendela konteks AI agent. Anda akan menguasai pola dasar desain konteks, mempelajari cara menerjemahkan tata letak visual dan elemen interaktif ke dalam format teks terstruktur yang dapat dengan mudah diinterpretasikan dan ditindaklanjuti oleh LLM. Yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep inti serialisasi UI state dan injeksi konteks. - Membangun pembantu system-prompt yang mengatur data canvas di bawah judul Markdown yang bersih. - Melakukan serialisasi elemen interaktif yang kompleks ke dalam struktur JSON dan Markdown yang dioptimalkan. - Mengelola batas token dan jendela konteks dengan memfilter dan memangkas data state. - Menerapkan pola prompt engineering modern untuk memandu cara AI menginterpretasikan state visual. Kita mulai dengan terminologi penting dalam AI engineering dan desain konteks prompt. Dari sana, Anda akan membaca rincian langkah demi langkah dari alur kerja serialisasi dan mempelajari cara membangun system prompt yang kuat yang diperbarui secara dinamis saat pengguna berinteraksi dengan aplikasi Anda. Kursus ini dirancang untuk pengembang web dan calon AI engineer yang ingin membangun perangkat lunak bertenaga AI yang lebih kaya dan interaktif. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan pelatihan model AI atau machine learning tingkat lanjut. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan AI agents yang sadar konteks.