Dasar-Dasar Agen Kecerdasan Buatan

Model Bahasa Besar (LLMs) dan Kecerdasan Buatan Generatif (Generative AI) telah membuka banyak kasus penggunaan yang berharga, seperti pembuatan konten dan ringkasan dokumen. Untuk aplikasi yang lebih kompleks seperti otomatisasi alur kerja, bantuan pemrograman, dan chatbot dukungan pelanggan canggih, kita membutuhkan cara agar LLMs dapat mengambil keputusan dan memicu tindakan di dunia nyata: inilah AI agents!Dalam jalur keterampilan ini, Anda akan mempelajari apa itu agen kecerdasan buatan (AI) dan untuk apa saja (dan apa yang tidak bisa!) mereka digunakan melalui contoh-contoh nyata.Anda akan menemukan kerangka kerja praktis seperti siklus Thought-Action-Observation (TAO) dan ReAct prompting untuk memahami dengan lebih baik bagaimana agen AI mengambil keputusan.Anda akan mengetahui apa yang membuat agen AI berhasil dalam produksi, dan mengapa begitu banyak yang gagal keluar dari tahap pengembangan. Anda akan mempelajari praktik terbaru dalam membangun sistem agen yang skalabel, seperti pola desain multi-agen yang sedang berkembang, Protokol Konteks Model (MCP), dan Protokol Agen-ke-Agen (A2A).Temukan bagaimana agen kecerdasan buatan (AI) dapat mulai mengubah cara Anda bekerja hari ini!