Курс за обучение по Python за автономни агенти: Инструменти, SDK-и и оркестрация

Въведение в Python средите за агентно развитие

• Настройка на Python, виртуални среди и управление на зависимости
• Използване на Git и Docker за версияране и изолиране
• Най-добрите практики за възпроизводими среди

Преглед на агентните SDK-и и фреймуъркове

• LangChain, AutoGen и други възникващи SDK-и
• Структура и жизнен цикъл на агентите: възприемане, разсъждение и действие
• Сравнение на възможностите и архитектурните стилове на SDK-ите

Изграждане на функционални агенти в Python

• Създаване на прост агент с LangChain
• Свързване на агентите с външни инструменти и API-и
• Обработване на вход/изход, памет и персистентност

Интеграция на инструменти и API-и

• Дефиниране и регистриране на инструменти за използване от агентите
• Сигурна API интеграция и управление на ключове
• Използване на външни източници на данни и персонализирани функции за повикване

Оркестрация и модели на комуникация на агентите

• Мулти-агентно сътрудничество с AutoGen
• Делегиране на задачи и логика за планиране
• Събитийно-дразнена и асинхронна оркестрация

Тестване, отстраняване на грешки и наблюдаемост

• Тестване на агенти с mock входни данни и контролирани среди
• Отстраняване на грешки в потока на съобщенията и повикването на инструменти
• Имплементиране на структурирани регистри и показатели за производителност

Деплиране и съображения за продуктивна среда

• Пакетиране и контейнеризиране на Python агентни услуги
• Интеграция с CI/CD пайплайни
• Мащабване, наблюдение и поддръжка на агенти с дълго време на изпълнение

Обобщение и следващи стъпки