Buduj rzeczywiste agenty AI, od pierwszej pętli do produkcji
Agenty AI to programy, które używają dużych modeli językowych do rozumowania, wywoływania narzędzi i podejmowania działań wieloetapowych — realizują zadania, których statyczny kod nie potrafi obsługiwać. Ta ścieżka obejmuje wszystko, od tego jak działa rzeczywista pętla agenta LLM, aż po wdrażanie niezawodnych i obserwowalnych agentów w produkcji. Kurikulum obejmuje 60 kursów na sześciu poziomach (A1 do C2), oparty na narzędziach, które używają praktycy: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, bazy danych wektorowych i interfejsy function-calling udostępniane przez wszystkich głównych dostawców LLM.
Czego się nauczysz
Zaczniesz od mechaniki API LLM i inżynierii promptów dla agentów, następnie przejdziesz przez wzorzec tool-use i function-calling, który czyni agenty rzeczywiście użyteczne. Kluczowe umiejętności to budowanie pipelinów retrieval-augmented generation (RAG) i integracji baz danych wektorowych, konstruowanie agentów do poczty elektronicznej, kalendarza, Slack, GitHub i web-scrapingu, projektowanie pamięci konwersacyjnej i parsowania strukturyzowanych danych wyjściowych, pisanie testów agentów i debugowanie pętli agentów oraz stosowanie wzorca ReAct w agentach wielonarzędziowych. Na zaawansowanym poziomie będziesz radzić sobie z orkestracją wielu agentów, planowaniem długoterminowym, agentami pracującymi na komputerze i przeglądarkami, agentami generującymi kod, sandboxingiem i bezpiecznym wykonywaniem kodu oraz zarządzaniem agentami z śladami audytu.
Ścieżka nauki
Ścieżka otwiera się na A1 z Intro to LLM Agents i przechodzi przez fundamenty A2 — inżynierię promptów, praktyczne API LLM, operacje na systemie plików i pamięć konwersacyjną. B1 poszerzają zestaw narzędzi o integrację API, podstawy RAG, bazy danych wektorowe, obserwowalność, fundamenty LangChain i agenty specjalizowane dla dokumentów, analizy danych i automatyzacji przepływów pracy. B2 pogłębia tę wiedzę poprzez LangGraph dla agentów stanowych, LlamaIndex, wzorzec ReAct, architektury pamięci, asynchroniczny i event-driven design, bezpieczeństwo agentów i guardrails, oraz optymalizację kosztów i opóźnień. Poziom C1 obejmuje zaawansowane techniki RAG, orkestracją wielu agentów, wdrożeniem w produkcji, dostrajaniem modeli do zadań agentowych i pipelinami multimodalnymi. Ścieżka zamyka się na C2 z Self-Improving Agent Systems i The Road to Autonomous Systems.
Jak to działa
Każdy kurs jest podzielony na krótkie, ukierunkowane lekcje, które pracujesz w wbudowanym edytorze kodu z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym. Tutor AI jest dostępny zawsze, gdy się zablokujesz, a każde ćwiczenie jest oparte na kodzie wykonywalnym, dzięki czemu koncepcje pozostają konkretne, a nie teoretyczne.
