LLM Разработка приложений: Строительство агентов ИИ и криптосистем ИИ

Эра простых чатботов переходит в эру автономных агентов искусственного интеллекта, которые могут думать, сотрудничать и выполнять действия в Интернете. Если вы хотите выйти за рамки основных вызовов API и создавать интеллектуальные системы, взаимодействующие с социальными сетями и децентрализованными протоколами, этот курс является вашей отправной точкой. В этом текстовом руководстве вы научитесь создавать локальные среды, управлять несколькими агентами для решения сложных задач и подключать свои творения к платформам реального мира. Вы научитеся создавать, настраивать и развертывать многоагентные архитектуры. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру автономных агентов и многоагентных систем на основе LLM. - Настройка моделей с открытым исходным кодом, таких как DeepSeek, Llama и Qwen локально с помощью Ollama. - Реализация расширенных шаблонов связи с использованием AutoGen и Model Context Protocol (MCP). - Интегрировать агенты ИИ с внешними платформами, включая Telegram, социальные сети и Web3-фреймворки, такие как Virtual Protocol. - Применение генерации с дополнением поиска (RAG) и моделей языка зрения (VLM) для расширения возможностей агентов. - Разработайте пользовательские рабочие процессы, в которых агенты самостоятельно сотрудничают, анализируют данные и управляют имитированными крипто-токенами. Курс начинается с основной терминологии и основных механик LLM рассуждения. Затем вы будете продвигаться через шаг за шагом письменные руководства для настройки агент сред, управление памятью, и реализации многоагентных протоколов связи. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, инженеров программного обеспечения и технических энтузиастов, которые хотят создавать приложения следующего поколения. Не требуется предыдущий опыт работы с агентами ИИ или блокчейном, хотя полезно иметь базовое понимание концепций программирования. Начните читать сегодня, чтобы построить свою первую автономную сеть агентов ИИ.