Curs de pregatire Inginerie AI Agentică cu Python — Construiește Agenți Autonomi

Fundamentele AI Agentic

• Ce este un agent autonom: definiții și taxonomie
• Bucla agentului: ciclul percepe, decide, acționează, observă
• Modele de proiectare pentru responsabilități și domeniul de acțiune al agentului

Unelte Python și SDK-uri pentru Agenti

• Folosirea LangChain și a altor SDK-uri similare pentru a inițializa agenți
• Programare asincronă, cozi de sarcini și gestionarea subproceselor
• Ambalare, medii virtuale și fluxuri de dezvoltare reproductibile

Integrarea Uneltelor și API-urilor Externe

• Proiectarea interfețelor uneltelor și modelelor de invocare sigură
• Conectarea la API-uri web, baze de date și servicii interne
• Gestionarea credențialelor, secretelor și accesului cu privilegii minime

Gestionarea Memoriei, Stării și Contextului

• Ferestre de context pe termen scurt și tehnici de inginerie a prompturilor
• Arhitecturi de memorie pe termen lung: Redis, stocări vectoriale, augmentare a recuperării
• Consistență, strategii de caching și igiena memoriei

Orchestrare, Planificare și Fluxuri de Lucru în Mai Mulți Pași

• Înlănțuirea acțiunilor, subagenți și descompunerea sarcinilor
• Algoritmi de planificare vs. orchestratie euristică
• Gestionarea eșecurilor, reîncercări și acțiuni compensatorii

Siguranță, Testare și Observabilitate

• Modele de amenințări, red-teaming și sanitarizarea intrărilor/ieșirilor
• Testare unitară, de integrare și end-to-end pentru agenți
• Logging, metrici, tracing și alertare pentru comportamentul agentului

Implementare, Scalare și MLOps pentru Agenti

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

Rezumat și Pași Următori