Basisprincipes van AI-agenten

Grote taalmodellen (LLM's) en generatieve AI hebben veel handige toepassingen mogelijk gemaakt, zoals het maken van content en het samenvatten van documenten. Voor moeilijkere dingen zoals workflow-automatisering, hulp bij coderen en geavanceerde chatbots voor klantenondersteuning, hebben we een manier nodig waarop LLMs beslissingen kunnen nemen en echte acties kunnen starten: maak kennis met AI-agents!In deze vaardigheidstraining leer je aan de hand van praktijkvoorbeelden wat AI-agenten zijn en waarvoor ze wel en niet gebruikt kunnen worden.Je leert handige kaders kennen, zoals de Thought-Action-Observation (TAO)-cyclus en ReAct-prompting, om beter te snappen hoe AI-agenten beslissingen nemen.Je komt erachter wat een AI-agent succesvol maakt in productie en waarom zoveel AI-agenten niet verder komen dan de ontwikkelingsfase. Je leert de nieuwste manieren om schaalbare agentische systemen te bouwen, zoals nieuwe multi-agentontwerppatronen, het Model Context Protocol (MCP) en het Agent-to-Agent (A2A)-protocol.Ontdek hoe AI-agenten je manier van werken vandaag nog kunnen veranderen!