लैंगग्राफ तथा लैंगचेन के साथ एजेंटिक एआई विकास

पारंपरिक एआई मॉडल निश्चित पथों का अनुसरण करते हैं, लेकिन अगली पीढ़ी के सॉफ्टवेयर उन एजेंटों पर निर्भर करते हैं जो तर्क कर सकते हैं, उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं, और सहयोग कर सकते हैं। लैंगग्राफ और लैंगचेन के फ्रेमवर्क पर हावी होकर, आप सीखेंगे कि एआई को अपनी स्थिति का प्रबंधन करने, बाहरी उपकरणों का उपयोग करने और लिखित तर्क और संरचनात्मक कार्यप्रवाह के माध्यम से लक्ष्यों को पूरा करने के लिए टीमों में काम करने की क्षमता कैसे दी जाए। आप क्या सीखेंगे: -एजेंटिक एआई के मूल सिद्धांतों को समझें, जिसमें तर्क लूप्स और टूल-यूज पैटर्न शामिल हैं। - जटिल निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का प्रबंधन करने के लिए लैंगग्राफ का उपयोग करके स्टेटफुल एआई कार्यप्रवाह बनाएं। - स्मृति प्रणालियों को लागू करें जो एजेंटों को संदर्भ को बनाए रखने और पिछले बातचीत से सीखने की अनुमति देते हैं। -बहु-एजेंट प्रणालियों का डिजाइन, जहां विशेष एआई इकाइयां बड़े पैमाने पर समस्याओं को हल करने के लिए सहयोग करेंगी। -डेटा-आधारित प्रतिक्रियाओं के लिए एजेंसी फ्रेमवर्क के भीतर रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) लागू करना। - मजबूत एजेंट प्रदर्शन के लिए एसिंक/अवैत और टाइप संकेत का उपयोग करते हुए स्वच्छ, आधुनिक पायथन कोड लिखने का अभ्यास करें. आप एकल-कार्य एजेंटों के बारे में पढ़ने के माध्यम से प्रगति करेंगे और उद्योग मानक लाइब्रेरी का उपयोग करके जटिल बहु-एजेंट वातावरणों को संगठित करने की ओर बढ़ेंगे। यह पाठ्यक्रम एआई विकास के भविष्य में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है; एजेंटिक फ्रेमवर्क के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि सभी अवधारणाओं को स्पष्ट लिखित पाठ और कोड उदाहरणों के माध्यम से समझाया जाता है। आज आपका पहला स्व-नियंत्रित एआई एजेंट बनाने के लिए शुरू करें।