Budowanie agentów AI z LangGraph i CrewAI

Sztuczna inteligencja przechodzi od pasywnych interfejsów czatu do aktywnych, autonomicznych agentów, którzy mogą planować, korzystać z narzędzi i współpracować w celu rozwiązywania złożonych zadań.Zrozumienie, jak budować te agentyczne przepływy pracy, jest jedną z najcenniejszych umiejętności w nowoczesnym rozwoju oprogramowania. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje agentów AI i orkiestracji wieloagentowej.Dowiesz się, jak projektować, budować i zarządzać agentami stanowymi, które mogą wykonywać wieloetapowe plany, integrować narzędzia zewnętrzne i współpracować w celu automatyzacji procesów w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawowymi architekturami agentów AI, w tym planowaniem, pamięcią i wykonywaniem narzędzi. - Twórz stanowe, wieloagentowe przepływy pracy za pomocą LangGraph do zarządzania złożonymi pętlami decyzyjnymi. - Skonfiguruj zespoły agentów współpracujących za pomocą CrewAI, aby zautomatyzować wieloetapowe procesy biznesowe. - Zaimplementuj wywoływanie narzędzi i wykonywanie funkcji, aby połączyć agentów z zewnętrznymi interfejsami API i źródłami danych. - Zastosuj zarządzanie stanem i wzorce człowieka w pętli, aby zapewnić niezawodność i bezpieczeństwo agenta. - Zaprojektuj solidne monity i instrukcje systemowe dostosowane do zachowania autonomicznego agenta. Zaczniesz od zbadania podstawowych definicji i architektury pojedynczych agentów, zanim przejdziesz do zaawansowanej koordynacji wielu agentów.Poprzez pisemne wyjaśnienia i praktyczne przewodniki po kodzie, przejdziemy od podstawowych skryptów do w pełni zorganizowanych zespołów agentów. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów Pythona, którzy chcą wejść w dziedzinę inżynierii AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z agentami AI lub ramami LLM, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij budować swój pierwszy zespół autonomicznych agentów AI już dziś.