Реализация агентов GenAI

Генеративный ИИ переходит от пассивных чат-интерфейсов к активным, автономным агентам, способным выполнять сложные рабочие процессы. Если вы хотите создать системы, которые не просто отвечают на вопросы, но и выполняют задачи, понимание агентной архитектуры является важным следующим шагом. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции разработки агентов и создать полностью функциональную систему принятия решений. Вы узнаете, как структурировать циклы вывода, управлять состоянием и подключать большие языковые модели к внешним данным и API. Благодаря четким письменным объяснениям и практическим обзорам кода вы развиете навыки по созданию надежных, ориентированных на достижение целей систем ИИ. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру агентов GenAI, включая рамки планирования, памяти и исполнения - Внедрение вызова функции, чтобы позволить вашим агентам безопасно взаимодействовать с внешними API и базами данных - Разработка надежных циклов обоснования с использованием стандартных шаблонов, таких как ReAct (Reason and Act) - Интеграция поиска-дополненного поколения (RAG) для заземления решений вашего агента в частных источниках данных - Применять современные концепции наблюдаемости для отладки, мониторинга и оценки поведения агентов Курс начинается с основных терминов агентов и архитектурных шаблонов, а затем пошагово знакомит с реализацией памяти, использованием инструментов и многоэтапным планированием. Курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, аналитиков данных и опытных разработчика, которые хотят перейти от базового подсказки к продвинутой агентной инженерии. Не требуется предыдущего опыта работы с агентами ИИ. Начните читать сегодня, чтобы освоить основы автономной инженерии ИИ.