Курс
Создание агентных рабочих процессов с LlamaIndex
Продвинутый уровеньУровень навыков
Обновлено 03.2026
PythonArtificial Intelligence2 ч5 видео15 Упражнений1,250 XPСправка об успешном завершении
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание курса
Создавайте умных, способных ИИ-агентов с нуля
Узнайте, как создавать интеллектуальные агентные рабочие процессы с нуля с помощью LlamaIndex — мощного фреймворка для оркестрации поведения ИИ. Начиная с конфигурации с одним агентом и переходя к многoагентному взаимодействию, вы создадите систему, которая сможет проводить исследования, генерировать отчёты и анализировать собственные результаты.Создавайте и оркестрируйте агентные рабочие процессы
Вы начнёте с настройки простого ИИ-агента с помощью класса AgentWorkflow и подключения его к таким функциям, как поиск в интернете. Вы узнаете, как наделить своих агентов «памятью» с помощью контекста и сделать их ответы более динамичными за счёт потокового вывода. По мере прохождения курса вы познакомитесь с такими продвинутыми возможностями, как обработка событий, параллельное выполнение и создание собственных рабочих процессов с использованием пошаговой логики. Вы также реализуете циклы саморефлексии, чтобы позволить агентам улучшать собственные результаты.Проектируйте многоагентные системы с LlamaIndex
На заключительном этапе вы выйдете за рамки систем с одним агентом, создавая команды ИИ-агентов, которые работают вместе. Вы создадите рабочие процессы, в которых каждый агент выполняет специализированную роль — например, исследует, пишет и проверяет — и обменивается информацией через общий контекст. Вы будете экспериментировать с последовательными, циклическими и разветвлёнными рабочими процессами, получая представление о том, как управлять сложными задачами с участием нескольких агентов.Необходимые условия
Intermediate Python1
Создание агента
В этой главе рассматриваются основные концепции и настройка, необходимые для создания агентных рабочих процессов с помощью LlamaIndex. Вы получите практический опыт работы с такими инструментами, как Tavily и модели OpenAI, определите свою первую функцию-инструмент и создадите интеллектуального агента, способного взаимодействовать с интернетом. К концу главы у вас будет полностью готовый ИИ-агент на основе LlamaIndex, способный решать реальные задачи.
2
Создание рабочего процесса для глубокого исследования
Зачем ограничиваться одним агентом, если можно собрать целую команду? В этой главе вы откроете для себя возможности многоагентных систем, в которых специализированные агенты работают сообща — как исследовательская группа, где у каждого своя роль. Вы создадите собственный совместный агентный рабочий процесс, включающий поиск, написание текстов и рецензирование, и убедитесь, что командная работа делает ваш ИИ умнее и масштабируемее.
Создание агентных рабочих процессов с LlamaIndex
Курс завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Создание агентных рабочих процессов с LlamaIndex уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.