Curs de pregatire Inginerie pentru AI Agentic cu Python — Construiește agenți autonomi

Fundamentele AI-ului Agentice

• Ce este un agent autonom: definiții și taxonomie
• Bucala agentului: ciclul percepe, decide, acționează, observă
• Modele de design pentru responsabilitățile și domeniul agentului

Instrumente Python și SDK-uri pentru agenți

• Folosirea LangChain și SDK-uri similare pentru a iniția agenți
• Programare asincronă, cozi de sarcini și gestionarea proceselor fiice
• Pachetare, medii virtuale și fluxuri de dezvoltare reproductibile

Integrarea instrumentelor și API-urilor externe

• Conceperea interfețelor de instrumente și modele de invocare sigură
• Conectarea la API-uri web, baze de date și servicii interne
• Gestionarea credențialelor, secretelor și accesului cu privilegii minimale

Memorie, stare și gestionarea contextului

• Ferești de context pe termen scurt și tehnici de prompt engineering
• Arhitecturi de memorie pe termen lung: Redis, magazine vectoriale, augmentarea recuperării
• Consistență, strategii de cache și igienă a memoriei

Orchestrare, planificare și fluxuri de lucru pe mai multe etape

• Concatenarea acțiunilor, sub-agenți și descompunerea sarcinilor
• Algoritmi de planificare vs. orchestrare heuristice
• Gestionarea eșecurilor, reluărilor și acțiunilor compensatorii

Siguranță, testare și observabilitate

• Modele de amenințare, red-teaming și sanitizarea intrărilor/ieșirilor
• Testare unitară, de integrare și end-to-end pentru agenți
• Jurnalizare, metrici, urmărire și alertare pentru comportamentul agenților

Implementare, scalare și MLOps pentru agenți

• Containerizare, pipeline-uri CI/CD și strategii de lansare
• Controlul costurilor, limitarea ratei și optimizarea resurselor
• Monitorizare, guvernanță și playbooke operaționale

Rezumat și pașii următori