Curs de pregatire Python pentru agenți autonomi: Tooling, SDK-uri & Orchestrare

Introducere în mediile Python pentru dezvoltarea agentică

• Configurarea Python, a mediilor virtuale și a managementului dependințelor
• Utilizarea Git și Docker pentru versionare și izolare
• Best practice-uri pentru medii reproductibile

Prezentarea generală a SDK-urilor și framework-urilor pentru agenți

• LangChain, AutoGen și alte SDK-uri emergente
• Structura și ciclul de viață al agenților: percepție, raționament și acțiune
• Comparația capacităților SDK-urilor și a stilurilor arhitecturale

Construirea agenților funcționali în Python

• Crearea unui agent simplu cu LangChain
• Conectarea agenților la tool-uri și API-uri externe
• Gestionarea input/output, memorie și persistență

Integrarea tool-urilor și API-urilor

• Definirea și înregistrarea tool-urilor pentru utilizarea de către agenți
• Integrarea securizată a API-urilor și gestionarea cheilor
• Utilizarea surselor de date externe și a apelurilor de funcții personalizate

Orchestrarea agenților și modele de comunicare

• Colaborare multi-agent utilizând AutoGen
• Delegarea sarcinilor și logica de planificare
• Orchestrare bazată pe evenimente și asincronă

Testing, debugging și observabilitate

• Testarea agenților cu input-uri mock și medii controlate
• Debugging-ul fluxului de mesaje și al invocării tool-urilor
• Implementarea logării structurate și a metricilor de performanță

Deploy-ul și considerente pentru producție

• Pachetarea și containerizarea serviciilor de agenți în Python
• Integrarea cu pipeline-urile CI/CD
• Scalare, monitoring și mentenanța agenților de lungă durată

Rezumat și pașii următori