Многоагентные системы искусственного интеллекта и производственные рабочие процессы с LangSmith

По мере того как приложения ИИ переходят от простых чат-ботов к автономным системам, понимание того, как координировать работу нескольких агентов ИИ и контролировать их в производственной среде, становится важным навыком. Этот всеобъемлющий курс, основанный только на тексте, поможет вам ознакомиться с основными концепциями многоагентных архитектур, генерации с дополненным извлечением (RAG) и наблюдаемости производственного уровня. Вы узнаете, как разрабатывать совместные рабочие процессы ИИ и использовать LangSmith для отслеживания, оценки и оптимизации ваших систем. Что вы узнаете: 1. Понять основные принципы агентных рабочих процессов и многоагентного сотрудничества. 2. Создание надежных систем поиска и дополненного генерирования (ПДГ) для подключения МПЗ к внешним данным. 3. Настройте LangSmith для отслеживания шагов выполнения, отслеживание задержки и отладки сложных взаимодействий агентов. 4. Внедрение оценочных наборов данных для систематического тестирования и улучшения производительности приложения ИИ. 5. Разработка структурированных подсказок и управление состоянием нескольких сотрудничающих агентов ИИ. 6. Примените современные методы наблюдения для преобразования прототипов ИИ в надежные производственные системы. Мы начнем с ключевой терминологии и основных механик агентов LLM, прежде чем перейти к многоагентным шаблонам проектирования и практическим методам отслеживания. Благодаря четким письменным объяснениям и структурированным обзорам кода вы получите сильное концептуальное и практическое владение производственным ИИ. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и технических учащихся, которые впервые используют агентные рабочие процессы. Не требуется предыдущего опыта работы с LangSmith или многоагентным проектированием. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал многоагентного искусственного интеллекта и мониторинга производственного уровня.