Fundamentele agenților AI

Modelele lingvistice mari (LLM) și AI generativă au deblocat multe cazuri de utilizare valoroase, cum ar fi crearea de conținut și rezumarea documentelor. Pentru aplicații mai complexe, precum automatizarea fluxurilor de lucru, asistența la programare și chatboturile avansate pentru suport clienți, avem nevoie de o modalitate prin care LLM-urile să ia decizii și să declanșeze acțiuni din lumea reală: iată agenții AI!În acest parcurs de competențe, vei afla ce sunt agenții AI și la ce pot fi folosiți (și la ce nu!) prin exemple din lumea reală.Vei descoperi cadre practice precum bucla Thought-Action-Observation (TAO) și promptarea ReAct pentru a conceptualiza mai bine modul în care agenții AI iau decizii.Vei afla ce face un agent AI să aibă succes în producție și de ce atât de mulți nu reușesc să iasă din dezvoltare. Vei învăța cele mai noi practici pentru construirea de sisteme agentice scalabile, precum tipare emergente de proiectare multi-agent, Model Context Protocol (MCP) și protocolul Agent-to-Agent (A2A).Descoperă cum agenții AI pot începe să schimbe modul în care lucrezi chiar de azi!