Создайте многоагентного исследовательского помощника с помощью LangGraph

AI-инжиниринг стремительно переходит от приложений с одним промптом к сложным автономным многоагентным системам. Если у вас есть базовые навыки Python и вы хотите создавать интеллектуальные приложения, способные проводить исследования, рассуждать и взаимодействовать, это ваша отправная точка. Этот курс познакомит вас с основополагающими концепциями агентного AI. Вы научитесь проектировать многоагентного исследовательского помощника, который разбивает сложные запросы, извлекает точную информацию и синтезирует данные в связные ответы. Изучая структурированные объяснения и практические фрагменты кода, вы перейдете от традиционного программирования к современной AI-оркестрации. Чему вы научитесь: • Понимать основную терминологию, определения и архитектуру многоагентных AI-систем. • Создавать распределенные AI-приложения с сохранением состояния, используя LangGraph и Python. • Внедрять базовые паттерны Retrieval-Augmented Generation (RAG) для обоснования ответов агентов фактическими данными. • Проектировать специализированных агентов, которые совместно работают над исследованием, обобщением и форматированием информации. • Применять современные практики Python, такие как type hints и dataclasses, для надежного AI-инжиниринга. • Эффективно управлять состоянием агентов, маршрутизацией и памятью диалогов. Путешествие начинается с четкого разбора ключевой AI-терминологии и базовых определений, прежде чем перейти к практической реализации. Вы изучите пошаговые письменные упражнения, которые постепенно объединяют отдельных агентов в мощную совместную исследовательскую систему. Этот курс, предназначенный для Python-разработчиков и новичков, стремящихся изучить AI-инжиниринг, не требует предварительного опыта в машинном обучении. Начните создавать своих собственных автономных AI-помощников уже сегодня.