Forstå AI-agenter og LLM-er
Utforsk hva AI-agenter er, hvordan de skiller seg fra tradisjonell programvare, og hvilken rolle Large Language Models spiller i driften av dem
Forstå AI-agenter og LLM-er er en gratis leksjon i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter inneholder totalt 4 leksjoner.
Velkommen til AI-agenter!
Velkommen! Nå skal De bli kjent med AI-agenter – hvordan de skiller seg fra vanlig programvare, og LLM-ene som driver resonneringen deres.
Hva er egentlig en AI-agent?
En AI-agent er en smart assistent som oppfatter, resonnerer, handler og lærer for å nå et mål. I motsetning til et rigid skript tilpasser den seg når situasjonen endrer seg.
Agenter kontra tradisjonell programvare
En kalkulator følger faste regler: inndata, regel, utdata. En AI-agent som blir bedt om å finne den beste flyreisen til Paris, vil søke, sammenligne og ta avgjørelser underveis.
Kraftsentralen: store språkmodeller (LLM-er)
Innerst i de fleste agenter finner vi en Large Language Model (LLM) – trent på enorme tekstmengder for å forstå og generere språk: svare, oppsummere, oversette og skape.
Hvordan LLM-er «tenker» (enkelt forklart)
En LLM er en svært intelligent prediktor: Når den får en ledetekst, velger den det mest sannsynlige neste ordet, og deretter det neste, basert på mønstre fra milliarder av treningseksempler.
def simple_llm_response(prompt):
if "hello" in prompt.lower():
return "Hello! How can I assist you?"
elif "weather" in prompt.lower():
return "I can't check the weather, but I can chat about other things!"
else:
return "That's an interesting thought!"
if __name__ == "__main__":
print(simple_llm_response("Say hello to me."))
print(simple_llm_response("What's the weather like?"))LLM-er som agentens hjerne
Inne i en agent er LLM-en resonneringsmotoren. Den tolker målet, deler oppgaver inn i trinn, velger hvilke verktøy som skal brukes, og utformer svaret.
Viktige agentfunksjoner med LLM-er
Ved å kombinere LLM-er med andre deler får man reell kraft: å huske kontekst, planlegge dynamisk, kalle eksterne verktøy og løse åpne problemer.
Eksempler på agenter fra virkeligheten
De finner agenter i kundestøtte (søke i en kunnskapsbase, opprette en sak), personlige assistenter (bestille, håndtere e-post) og dataanalyse (spørre, kode, forklare).
Agent kontra chatbot: en rask avklaring
Alle agenter kan chatte, men ikke alle chatboter er agenter. En agent tilfører selvstendighet – den resonnerer rundt et mål og utfører reelle handlinger, ikke bare skriptbaserte svar.
Hurtigsjekk: Agent eller ikke?
Basert på det De har lært, hvilken av følgende beskriver best en viktig egenskap som skiller en AI-agent fra et tradisjonelt program?
Oppsummering: Agenter og LLM-er
Oppsummering: AI-agenter oppfatter, resonnerer og handler, og tilpasser seg der regelbasert programvare ikke kan. LLM-en er hjernen som gjør at de kan forstå, planlegge og ta avgjørelser. Neste: LangChain.
Lær deg AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 12
- Leksjoner
- 50
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Forstå AI-agenter og LLM-er» gratis?
Ja – hele teksten i «Forstå AI-agenter og LLM-er» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Forstå AI-agenter og LLM-er»?
Utforsk hva AI-agenter er, hvordan de skiller seg fra tradisjonell programvare, og hvilken rolle Large Language Models spiller i driften av dem Du øver på AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Forstå AI-agenter og LLM-er»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-leksjonen?
Ja. Alle AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Forstå AI-agenter og LLM-er
- Forklaring av kjernekomponentene i LangChain
- Bygg din første enkle agent
- Gi agenter minne og samtaletilstand