Bygg ekte AI-agenter, fra første løkke til produksjon
AI-agenter er programmer som bruker store språkmodeller til å resonnere, kalle verktøy og utføre handlinger i flere trinn – og dermed håndtere oppgaver som statisk kode ikke kan. Dette læringsløpet dekker alt fra hvordan en LLM-agentløkke faktisk fungerer, til å sette pålitelige og observerbare agenter i produksjon. Læreplanen omfatter 60 kurs på seks nivåer (A1 til C2), med utgangspunkt i verktøyene fagfolk bruker i dag: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, vektordatabaser og API-er for funksjonskall fra alle de store LLM-leverandørene.
Dette lærer du
Du begynner med mekanismene bak LLM-API-er og prompt engineering for agenter, før du arbeider med mønsteret for verktøybruk og funksjonskall som gjør agenter virkelig nyttige. Sentrale ferdigheter omfatter å bygge RAG-pipelines og integrasjoner med vektordatabaser, konstruere agenter for e-post, kalender, Slack, GitHub og nettskraping, utforme samtaleminne og tolking av strukturert output, skrive tester for agenter og feilsøke agentløkker, samt bruke ReAct-mønsteret i agenter med flere verktøy. På det avanserte nivået arbeider du med orkestrering av flere agenter, planlegging over lang tidshorisont, agenter for datamaskinbruk og nettlesere, kodegenererende agenter, sandkasser og sikker kjøring av kode, samt agentstyring med revisjonsspor.
Læringsløpet
Læringsløpet starter på A1 med Introduksjon til LLM-agenter og går videre gjennom A2-grunnlaget – prompt engineering, LLM-API-er i praksis, filsystemoperasjoner og samtaleminne. B1 utvider verktøykassen med API-integrasjon, grunnleggende RAG, vektordatabaser, observerbarhet, grunnleggende LangChain og domenespesifikke agenter for dokumenter, dataanalyse og arbeidsflytautomatisering. På B2 bygger du videre med LangGraph for tilstandsfulle agenter, LlamaIndex, ReAct-mønsteret, minnearkitekturer, asynkron og hendelsesdrevet utforming, agentsikkerhet og sikkerhetsbarrierer, samt optimalisering av kostnader og latenstid. C1-nivået dekker avanserte RAG-teknikker, orkestrering av flere agenter, produksjonssetting, finjustering av modeller for agentiske oppgaver og multimodale pipelines. Læringsløpet avsluttes på C2 med Selvforbedrende agentsystemer og Veien mot autonome systemer.
Slik fungerer det
Hvert kurs er delt inn i korte, fokuserte leksjoner som du arbeider deg gjennom i den innebygde koderedigereren, med tilbakemeldinger i sanntid. En AI-veileder er tilgjengelig når du står fast, og hver oppgave er basert på kjørbar kode, slik at konseptene forblir konkrete i stedet for teoretiske.
