Inżynieria AI: Przekazywanie stanu Canvas i UI do agentów AI

Aby zbudować naprawdę współpracujących asystentów AI, Twoje aplikacje muszą wypełnić lukę między wizualnymi interfejsami użytkownika a tekstowymi modelami językowymi. Ten kurs oparty na tekście uczy, jak przechwytywać, serializować i przesyłać aktywne dane z canvasu bezpośrednio do okna kontekstu agenta AI. Opisujesz fundamentalne wzorce projektowania kontekstu, ucząc się, jak tłumaczyć wizualne układy i interaktywne elementy na ustrukturyzowane formaty tekstowe, które modele LLM mogą łatwo zinterpretować i na ich podstawie działać. Czego się nauczysz: - Zrozumieć główne koncepcje serializacji stanu UI i wstrzykiwania kontekstu. - Zbudować pomocnika promptu systemowego, który organizuje dane z canvasu pod przejrzystymi nagłówkami Markdown. - Serializować złożone elementy interaktywne do zoptymalizowanych struktur JSON i Markdown. - Zarządzać limitami tokenów i oknami kontekstu poprzez filtrowanie i przycinanie danych stanu. - Stosować nowoczesne wzorce inżynierii promptów, aby kierować tym, jak AI interpretuje stany wizualne. Zaczynamy od podstawowej terminologii inżynierii AI i projektowania kontekstu promptów. Następnie przejdziesz przez szczegółowe zestawienia procesów serializacji i dowiesz się, jak tworzyć solidne prompty systemowe, które aktualizują się dynamicznie w miarę interakcji użytkownika z Twoją aplikacją. Ten kurs jest przeznaczony dla deweloperów stron internetowych i przyszłych inżynierów AI, którzy chcą tworzyć bogatsze, bardziej interaktywne oprogramowanie wspierane przez sztuczną inteligencję. Wcześniejsze doświadczenie w trenowaniu modeli AI lub zaawansowanym uczeniu maszynowym nie jest wymagane. Rozpocznij czytanie już dzisiaj, aby uwolnić moc agentów AI świadomych kontekstu.