Перейти к основному содержимому

Курс

Создание масштабируемых агентных систем

Базовый1 ч 30 мин

Узнайте, что нужно для масштабирования AI-агентов, с помощью фреймворков вроде MCP и A2A.

Python1 ч 30 минвидео: 10Упражнений: 291,750 XP20,393Свидетельство о достижении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Проектируйте и разрабатывайте агентов для масштабирования

Узнайте, как проектировать и разрабатывать AI-агентов с учетом масштабируемости, следуя трем столпам агентной масштабируемости: модульности, надежности и адаптивности. Узнайте, что делает агента успешным в продакшене, и почему многим так сложно этого добиться.

Откройте для себя возможности MCP и A2A

Протокол Model Context Protocol (MCP), разработанный Anthropic, произвел революцию в совместимости агентов, создав единый подход к подключению агентов к источникам данных. Протокол Agent-to-Agent (A2A), разработанный Google, дополняет MCP. Узнайте, как можно объединить эти две фреймворка, чтобы обеспечить масштабируемость интеграций вашего агента.

Внедрите лучшие практики тестирования и развертывания агентов

Прежде чем нажать большую красную кнопку и запустить вашего агента в промышленную среду, вам нужно снизить риски, связанные с масштабированием. Узнайте, как создать надежную систему тестирования для выявления проблем с компонентами, интеграциями, производительностью и безопасностью. Определите, какой тип развертывания подходит вашему агенту, исходя из потребностей сценария использования.

Предварительные требования

Программа

План курса

1

Проектирование масштабируемых агентов

Узнайте, что отличает успешного ИИ-агента в производственной среде — и почему многие из них не добираются до неё. Изучите ключевые принципы проектирования агентов, ориентированных на масштабирование: надёжная инфраструктура и инструментарий, модульная архитектура и непрерывная оценка с обратной связью.
Начать главу
3

Развёртывание агентов в производственной среде

Пора переходить к производственной среде — но не торопитесь! Создайте надёжную систему тестирования, которая даст вам уверенность в том, что ИИ-агент будет стабильно работать в продакшне. Выберите оптимальную стратегию развёртывания для вашего случая и научитесь интегрировать источники данных в реальном времени в агентную систему.
Начать главу

Создание масштабируемых агентных систем

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Записаться сейчас

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.