Rakenna oikeita tekoälyagentteja ensimmäisestä silmukasta tuotantoon
Tekoälyagentit ovat ohjelmia, jotka käyttävät suuria kielimalleja päättelyyn, työkalujen kutsumiseen ja monivaiheisten toimintojen suorittamiseen – ja pystyvät siten käsittelemään tehtäviä, joihin staattinen koodi ei pysty. Tällä oppimispolulla käsitellään kaikkea LLM-agentin toimintasilmukan perusteista luotettavien ja valvottavien agenttien käyttöönottoon tuotannossa. Opetussuunnitelma kattaa 60 kurssia kuudella tasolla (A1–C2) ja perustuu työkaluihin, joita alan ammattilaiset käyttävät nykyään: LangChainiin, LangGraphiin, LlamaIndexiin, vektoritietokantoihin ja kaikkien merkittävien LLM-palveluntarjoajien tarjoamiin function calling -rajapintoihin.
Mitä opit
Aloitat LLM-rajapintojen toimintaperiaatteista ja agenttien prompt engineeringistä, minkä jälkeen opit työkalujen käytön ja function calling -mallin, jotka tekevät agenteista aidosti hyödyllisiä. Keskeisiin taitoihin kuuluvat retrieval-augmented generation (RAG) -putkien ja vektoritietokantaintegraatioiden rakentaminen, sähköposti-, kalenteri-, Slack-, GitHub- ja web scraping -agenttien luominen, keskustelumuistin ja rakenteisen tulosten jäsentämisen suunnittelu, agenttien testaaminen ja toimintasilmukoiden virheenkorjaus sekä ReAct-mallin soveltaminen useita työkaluja käyttävissä agenteissa. Edistyneissä aiheissa perehdytään useiden agenttien orkestrointiin, pitkän aikavälin suunnitteluun, tietokonetta ja selainta käyttäviin agentteihin, koodia tuottaviin agentteihin, hiekkalaatikoihin ja turvalliseen koodin suorittamiseen sekä agenttien hallintaan auditointijälkien avulla.
Oppimispolku
Polku alkaa A1-tasolta kurssilla Johdatus LLM-agentteihin ja etenee A2-tason perusteisiin – prompt engineeringiin, LLM-rajapintojen käytännön hyödyntämiseen, tiedostojärjestelmän toimintoihin ja keskustelumuistiin. B1-tasolla työkalupakki laajenee API-integraatioihin, RAG:n perusteisiin, vektoritietokantoihin, observabilityyn, LangChainin perusteisiin sekä dokumentteihin, data-analyysiin ja työnkulkujen automatisointiin tarkoitettuihin toimialakohtaisiin agentteihin. B2-tasolla osaamista syvennetään perehtymällä tilallisiin agentteihin LangGraphin avulla, LlamaIndexiin, ReAct-malliin, muistiar shtuureihin, asynkroniseen ja tapahtumapohjaiseen suunnitteluun, agenttien turvallisuuteen ja suojakaiteisiin sekä kustannusten ja viiveen optimointiin. C1-tasolla käsitellään edistyneitä RAG-tekniikoita, useiden agenttien orkestrointia, tuotantokäyttöönottoa, mallien hienosäätöä agenttitehtäviin ja multimodaalisia putkia. Oppimispolku päättyy C2-tasolla kursseihin Itseään kehittävät agenttijärjestelmät ja Kohti autonomisia järjestelmiä.
Näin se toimii
Jokainen kurssi koostuu lyhyistä ja keskittyneistä oppitunneista, jotka suoritat sisäänrakennetussa koodieditorissa reaaliaikaisen palautteen avulla. Tekoälytuutori on käytettävissä aina, kun jäät jumiin, ja jokainen harjoitus perustuu suoritettavaan koodiin, jotta käsitteet pysyvät konkreettisina eivätkä jää teoreettisiksi.
