Name: การสร้าง Agentic Workflows ด้วย LlamaIndex
Rating: 4.785714285714286 (70 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

สร้างเอเจนต์ AI อัจฉริยะและมีความสามารถตั้งแต่เริ่มต้น

เรียนรู้วิธีสร้างเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์อัจฉริยะตั้งแต่พื้นฐาน โดยใช้ LlamaIndex ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กทรงพลังสำหรับการประสานพฤติกรรมของ AI เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าแบบเอเจนต์เดี่ยว และพัฒนาไปสู่การทำงานร่วมกันแบบหลายเอเจนต์ คุณจะสร้างระบบที่สามารถทำการวิจัย สร้างรายงาน และทบทวนผลลัพธ์ของตัวเองได้

สร้างและประสานเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนติก

คุณจะเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าเอเจนต์ AI แบบง่ายโดยใช้คลาส AgentWorkflow และเชื่อมต่อกับฟังก์ชันต่างๆ เช่น การค้นหาเว็บ คุณจะได้เรียนรู้วิธีมอบ “ความจำ” ให้กับเอเจนต์ของคุณโดยใช้บริบท และทำให้การตอบสนองของพวกมันดูมีความไดนามิกมากขึ้นด้วยเอาต์พุตแบบสตรีมมิง เมื่อหลักสูตรดำเนินไป คุณจะได้สำรวจความสามารถขั้นสูง เช่น การจัดการเหตุการณ์ การทำงานพร้อมกัน และการสร้างเวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเองโดยใช้ตรรกะแบบเป็นขั้นตอน คุณจะได้เรียนรู้การนำลูปการสะท้อนตนเองไปใช้ เพื่อให้เอเจนต์สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของตนเองได้ด้วย

ออกแบบระบบหลายเอเจนต์ด้วย LlamaIndex

ในขั้นตอนสุดท้าย คุณจะก้าวข้ามระบบเอเจนต์เดี่ยวไปสู่การออกแบบทีมของเอเจนต์ AI ที่ทำงานร่วมกัน คุณจะสร้างเวิร์กโฟลว์ที่แต่ละเอเจนต์รับบทบาทเฉพาะทาง—เช่น การค้นคว้า การเขียน และการตรวจทาน—และแชร์ข้อมูลผ่านบริบทกลางร่วมกัน คุณจะได้ทดลองเวิร์กโฟลว์แบบลำดับ แบบวนซ้ำ และแบบแตกแขนง พร้อมทั้งได้รับมุมมองในการจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยเอเจนต์หลายตัว

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Intermediate Python

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

การสร้าง Agent

บทนี้จะแนะนำแนวคิดหลักและการตั้งค่าที่จำเป็นสำหรับการสร้าง agentic workflows ด้วย LlamaIndex ฝึกปฏิบัติกับเครื่องมืออย่าง Tavily และโมเดลจาก OpenAI กำหนดฟังก์ชันเครื่องมือแรก และสร้าง agent อัจฉริยะที่โต้ตอบกับเว็บได้ เมื่อจบบทนี้ จะได้ AI agent ที่ใช้งานได้จริงซึ่งสร้างด้วย LlamaIndex พร้อมรับมือกับงานในโลกจริง

เริ่มบทเรียน

การสร้าง Deep Research Workflow

ทำไมต้องหยุดอยู่แค่ agent เดียว ในบทนี้จะได้สำรวจพลังของระบบ multi-agent ที่ agents หลายตัวทำงานร่วมกันเหมือนทีมวิจัย โดยแต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะของตัวเอง จะได้สร้าง agentic workflow แบบทีมที่ค้นหา เขียน และตรวจทาน เพื่อแสดงให้เห็นว่าการทำงานร่วมกันช่วยให้ AI ฉลาดขึ้นและขยายขนาดได้ดียิ่งขึ้น