План на курса

Въведение в Python средите за разработка на агенти

  • Настройка на Python, виртуални среди и управление на зависимости
  • Използване на Git и Docker за версиониране и изолация
  • Най-добрите практики за воспроизводими среди

Обзор на агентски SDK и фреймворки

  • LangChain, AutoGen и други новоизлизящи SDK
  • Структура и жизнен цикъл на агента: перцепция, разсъждаване и действие
  • Сравнение на възможностите на SDK и стиловете на архитектурата

Създаване на функционални агенти с Python

  • Създаване на прост агент с LangChain
  • Свързване на агенти с външни инструменти и API
  • Обработка на вход/изход, памет и персистентност

Интеграция с инструменти и API

  • Дефиниране и регистриране на инструменти за използване от агентите
  • Сигурна интеграция с API и управление на ключове
  • Използване на външни данни и персонализирани функциониращи извиквания

Оркестрировка и модели на комуникация между агентите

  • Сътрудничество между многоагенти с AutoGen
  • Логика за делегиране и планиране на задачи
  • Събитие-дривен и асинхронен оркестрирован модел

Тестуване, отстраняване на грешки и наблюдаемост

  • Тестуване на агенти с имитирани входни данни и контролираци среди
  • Отстраняване на грешки в потока на съобщенията и извикването на инструментите
  • Реализация на структурирано логиране и метрики за производителност

Разглеждане при разпространяването и продуктите

  • Пакетиране и контейризиране на Python агентски услуги
  • Интеграция с CI/CD пайлинии
  • Маштабиране, мониторинг и поддържане на дълго продължаващи агенти

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на Python програмирането и управлението на пакетите
  • Знание за REST API и JSON структури на данни
  • Основна запознатост с асинхронния I/O в Python

Целева група

  • Бекенд инженери
  • Инженери на платформи
  • ML инженери
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории