Разработка многоагентного ИИ с LangGraph и CrewAI

Следующая эволюция искусственного интеллекта выходит за рамки простых подсказок чата к автономным агентам, которые могут планировать, использовать инструменты и работать в командах. Этот курс предоставляет четкий путь для всех, кто хочет построить интеллектуальные системы, которые не просто генерируют текст, но выполняют сложные рабочие процессы самостоятельно. Вы пройдете путь от понимания основных взаимодействий LLM до разработки сложных многоагентных архитектур. Прочитав концептуальные разбивки и примеры на основе кода, вы узнаете, как организовывать множество объектов ИИ, каждый со специализированными ролями, чтобы решать проблемы, которые одна модель не может справиться в одиночку. Что вы узнаете: - Понять основные принципы агентного дизайна и автономного мышления - Создание ролевых агентских команд с использованием платформы CrewAI - Разрабатывайте сложные, состоящие из состояний рабочие процессы ИИ и циклические графы с LangGraph - Реализация многоагентных шаблонов разговоров с использованием AutoGen (AG2) - Применение агентного поиска-дополненного поколения (RAG) для подключения агентов с живыми данными - Практикуем методы управления памятью для поддержания контекста во взаимодействии агентов - Настройка инструментов и функций, которые позволяют агентам взаимодействовать с физическим миром Курс начинается с основной терминологии и основополагающей логики автономных агентов, а затем переходит к конкретному синтаксису и шаблонам ведущих отраслевых платформ. Вы узнаете, как выбрать правильный инструмент для конкретных потребностей оркестрации и как управлять исправлением ошибок в агентных циклах. Этот курс предназначен для начинающих и разработчиков, которые хотят оставаться на переднем крае разработки ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с агентными фреймворками. Начните создавать свой первый автономный ИИ-кадр уже сегодня.