Rekayasa Konteks untuk Agen AI dengan LangGraph

Ketika agen AI menjadi lebih otonom, mengelola apa yang mereka ingat dan bagaimana mereka mendapatkan informasi adalah kunci untuk membangun aplikasi yang dapat diandalkan. Kursus hanya teks ini memandu Anda dari konsep dasar rekayasa konteks ke membangun struktur, aliran kerja agen AI stateful. Anda akan memahami bagaimana struktur prompt, mengelola memori percakapan, dan memberi makan data yang tepat untuk agen Anda pada waktu yang tepat. Apa yang Anda pelajari: 1. 1. Memahami terminologi inti rekayasa konteks, keadaan agen, dan arsitektur kognitif. 2. Merancang aliran kerja agen stateful menggunakan LangGraph untuk mempertahankan konteks di seluruh tugas multi-langkah. 3. Menerapkan pola Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk secara dinamis menyuntikkan data eksternal yang relevan. 4. 5. Melakukan analisis dan penilaian terhadap sistem informasi yang ada, 6. Melaksanakan penilaiannya, 7. Merancang sistem informasi, 8. Merencanakan dan melaksanakan sistem informasi 9. Menyelenggarakan sistem informasi dan sistem informasi. Anda akan mulai dengan definisi penting dari jendela konteks dan mesin keadaan, lalu bergerak langkah demi langkah melalui merancang aliran memori agen yang kompleks. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan potongan kode praktis, Anda akan belajar untuk membangun pipa konteks yang kuat untuk aplikasi dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk pemula dan penggemar AI yang ingin membangun agen yang lebih pintar, tanpa persyaratan yang lebih maju. Mulai membaca hari ini untuk menguasai seni rekayasa konteks dan membangun agen AI yang lebih dapat diandalkan.