Основы AI-агентов

Большие языковые модели (LLM) и генеративный ИИ открыли множество ценных сценариев использования, таких как создание контента и краткое изложение документов. Для более сложных приложений, таких как автоматизация рабочих процессов, помощь в программировании и продвинутые чат-боты для поддержки клиентов, нам нужен способ, чтобы LLM могли принимать решения и запускать действия в реальном мире: встречайте AI agents!В этом треке навыков вы узнаете, что такое ИИ-агенты и для чего их можно (и нельзя!) использовать на реальных примерах.Вы познакомитесь с практическими фреймворками, такими как цикл Thought-Action-Observation (TAO) и ReAct prompting, чтобы лучше понять, как AI-агенты принимают решения.Вы узнаете, что делает ИИ-агента успешным в продакшене и почему так многие не выходят из стадии разработки. Вы изучите новейшие подходы к созданию масштабируемых агентных систем, такие как новые шаблоны проектирования многоагентных систем, Model Context Protocol (MCP) и протокол Agent-to-Agent (A2A).Узнайте, как ИИ-агенты уже сегодня могут начать менять ваш способ работы!