Podstawy agentów AI

Duże modele językowe (LLM) i generatywna AI odblokowały wiele cennych zastosowań, takich jak tworzenie treści i podsumowywanie dokumentów. W przypadku bardziej złożonych zastosowań, takich jak automatyzacja przepływów pracy, wsparcie w kodowaniu i zaawansowane chatboty do obsługi klienta, potrzebujemy sposobu, aby LLM-y mogły podejmować decyzje i uruchamiać działania w świecie rzeczywistym: poznaj agentów AI!W tym ścieżce umiejętności dowiesz się, czym są agenci AI i do czego można ich używać — a do czego nie! — na podstawie przykładów z życia wziętych.Odkryjesz praktyczne ramy, takie jak pętla Thought-Action-Observation (TAO) i promptowanie ReAct, aby lepiej zrozumieć, jak agenci AI podejmują decyzje.Dowiesz się, co sprawia, że agent AI odnosi sukces w środowisku produkcyjnym, i dlaczego tak wielu nie wychodzi poza etap rozwoju. Nauczysz się najnowszych praktyk tworzenia skalowalnych systemów agentowych, takich jak nowe wzorce projektowania wieloagentowego, Model Context Protocol (MCP) oraz protokół Agent-to-Agent (A2A).Odkryj, jak agenci AI mogą już dziś zacząć zmieniać sposób, w jaki pracujesz!