Creazione di flussi di lavoro multi-step per agenti AI con loop Planner-Ecutor

Per risolvere problemi complessi e multi-fase, gli sviluppatori devono creare agenti autonomi in grado di suddividere gli obiettivi, pianificare le azioni e instradare le attività in modo dinamico. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti e i modelli di codice necessari per costruire da zero sistemi di agenti AI robusti e stateful. Comprendendo i meccanismi di base dei cicli di pianificazione-esecuzione, consentirai alle tue applicazioni di autocorreggersi, sintetizzare dati esterni e prendere decisioni logiche in fase di esecuzione. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base degli agenti AI stateful e dei cicli di pianificazione-esecuzione - Implementare il routing dinamico per dirigere le attività a strumenti specializzati o sub-agenti - Gestisci lo stato e la memoria dell'applicazione in cicli di esecuzione a più fasi - Scrivi codice pulito e strutturato per gestire la chiamata di strumenti di modello e il recupero degli errori - Applicare modelli di valutazione e test per garantire l'affidabilità degli agenti e prevenire i cicli infiniti Questo corso inizia con la terminologia essenziale, i diagrammi architettonici descritti nel testo e i modelli di progettazione fondamentali.Progredirai quindi attraverso le tappe scritte passo dopo passo, analizzando frammenti di codice che dimostrano come orchestrare le fasi di pianificazione, esecuzione e sintesi. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, ingegneri e costruttori esperti di tecnologia che vogliono andare oltre le API di base di LLM.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i framework agentici, sebbene sia consigliata una familiarità di base con i concetti di programmazione e l'integrazione API. Inizia a leggere oggi stesso per creare sistemi autonomi e stateful che gestiscono con facilità flussi di lavoro complessi.