Ingegneria del Contesto per Agenti AI con LangGraph

Man mano che gli agenti AI diventano più autonomi, la gestione di ciò che ricordano e di come recuperano le informazioni è la chiave per costruire applicazioni affidabili. Una scarsa gestione del contesto porta ad allucinazioni, perdita di stato e uso inefficiente dei token. Questo corso solo testuale ti guida dai concetti fondamentali dell'ingegneria del contesto alla costruzione di flussi di lavoro strutturati e stateful per agenti AI. Capirai come strutturare i prompt, gestire la memoria conversazionale e fornire i dati giusti ai tuoi agenti al momento giusto. Cosa imparerai: 1. Comprendere la terminologia fondamentale dell'ingegneria del contesto, dello stato agentico e delle architetture cognitive. 2. Progettare flussi di lavoro di agenti stateful utilizzando LangGraph per mantenere il contesto attraverso attività multi-step. 3. Implementare modelli di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per iniettare dinamicamente dati esterni pertinenti. 4. Gestire i limiti dei token e la ritenzione della memoria utilizzando strategie di finestratura e riassunto. 5. Strutturare i prompt di sistema e le istruzioni degli agenti per garantire un uso prevedibile degli strumenti e un processo decisionale. 6. Debuggare problemi relativi al contesto e ottimizzare le risposte degli agenti attraverso esercizi scritti strutturati. Inizierai con le definizioni essenziali delle finestre di contesto e delle macchine a stati, quindi procederai passo dopo passo attraverso la progettazione di complessi flussi di memoria degli agenti. Attraverso chiare spiegazioni scritte e pratici frammenti di codice, imparerai a costruire robuste pipeline di contesto per applicazioni del mondo reale. Questo corso è progettato per principianti ed entusiasti dell'AI che desiderano costruire agenti più intelligenti, senza prerequisiti avanzati. Inizia a leggere oggi per padroneggiare l'arte dell'ingegneria del contesto e costruire agenti AI più affidabili.