Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Naucz się projektować, tworzyć, oceniać i wdrażać systemy agentów AI z wykorzystaniem open-source’owego SDK Strands Agents. Od podstawowych koncepcji, takich jak pętla agenta i integracja narzędzi, po orkiestrację wielu agentów i wdrażanie w chmurze za pomocą Amazon Bedrock AgentCore.
Wymagania wstępne
Ten kurs nie ma żadnych wymagań wstępnych
Program nauczania
Plan kursu
1
Podstawy agentów
Dowiesz się, jak działają agenci AI, jak konfigurować różnych dostawców modeli, łączyć narzędzia za pomocą MCP oraz dodawać wywołania zwrotne i strumieniowanie do środowiska agenta.
- Agent harness i pętla agenta50 XP
- Czym jest agentowy harness?50 XP
- Dostawcy modeli50 XP
- Konfigurowanie dostawców modeli50 XP
- MCP i ekosystem narzędzi50 XP
- Callbacki i streaming50 XP
- Narzędzia i callbacki50 XP
- Agent harness najlepiej opisać jako50 XP
- Co dzieje się po zakończeniu działania narzędzia50 XP
- Dlaczego warto używać innego modelu do ewaluacji50 XP
- Jakie ryzyko związane z bezpieczeństwem narzędzi agenta50 XP
- Dlaczego warto wyłączyć domyślny handler wyjścia50 XP
2
Kontrola agenta
Kontroluj zachowanie agenta za pomocą hooków, rozszerzaj jego możliwości wtyczkami i umiejętnościami oraz zwiększaj niezawodność dzięki Strands Steering.
3
Pamięć i kontekst
Opanuj inżynierię kontekstu, zarządzanie rozmową oraz trwałą pamięć dzięki menedżerom sesji.
4
Systemy wieloagentowe
Twórz zaawansowane systemy wieloagentowe, wykorzystując agentów jako narzędzia, przepływy pracy oparte na grafach oraz roje agentów.
5
Produkcja
Dokładnie oceniaj swoich agentów i wdrażaj ich w chmurze za pomocą Amazon Bedrock AgentCore.
R
Building AI Agent Harnesses with Strands Agents
Kurs
ukończony
