Membangun Agen AI dengan Python: LangChain, RAG, dan Sistem Multi-Agen

Kebutuhan akan insinyur AI yang mampu membangun aplikasi yang canggih dan sadar konteks semakin meningkat dengan cepat. Menguasai keterampilan teknik dasar yang diperlukan untuk menciptakan sistem AI otonom yang berinteraksi, berpikir, dan menyelesaikan masalah. Kursus ini memandu Anda melalui pembuatan agen AI yang kuat menggunakan Python dan kerangka kerja terkemuka seperti LangChain dan AutoGen. Pada akhirnya, Anda akan memiliki pengetahuan praktis untuk berpindah dari panggilan Large Language Model sederhana ke merancang arsitektur multi-agen yang kompleks dan siap produksi. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti konsep inti agen AI, manajemen memori, penggunaan alat, dan rekayasa prompt yang efektif. * Terapkan teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menghasilkan output LLM dalam sumber data eksternal yang dapat diandalkan. * Membangun agen yang mampu berpikir dan merencanakan kompleks menggunakan kerangka kerja manajemen negara seperti LangGraph. * Praktik mengembangkan sistem kolaborasi multi-agen menggunakan kerangka kerja seperti AutoGen untuk memecahkan masalah multi-langkah. * Konfigurasi lingkungan pengembangan Python yang kuat dan menerapkan strategi pengujian dasar untuk keandalan agen. * Desain produksi-siap agen workflow berfokus pada kesalahan penanganan dan pertimbangan kinerja. Kami mulai dengan terminologi dasar dan pengaturan lingkungan Anda, lalu bergerak langkah demi langkah melalui implementasi praktis RAG, sistem agen tunggal, dan akhirnya interaksi multi-agen canggih. Kursus ini ditujukan untuk pemula dalam rekayasa AI atau pengembang yang akrab dengan Python yang ingin menerapkan keterampilan mereka untuk membangun agen cerdas. Tidak ada pembelajaran mesin sebelumnya atau latar belakang pembelajaran mendalam yang diperlukan. Mulailah membangun generasi pertama aplikasi AI cerdas Anda hari ini.