Đề cương khóa học

Cơ bản về AI Đại diện

  • Tác nhân tự động là gì: định nghĩa và phân loại
  • Vòng lặp tác nhân: chu trình nhận biết, quyết định, hành động, quan sát
  • Mô hình thiết kế cho trách nhiệm và phạm vi của tác nhân

Công cụ Python và SDK Tác nhân

  • Sử dụng LangChain và các SDK tương tự để khởi tạo tác nhân
  • Lập trình bất đồng bộ, hàng đợi tác vụ và quản lý subprocess
  • Bao gói, môi trường ảo và quy trình phát triển có thể tái tạo

Tích hợp Công cụ và API Bên ngoài

  • Thiết kế giao diện công cụ và mô hình gọi công cụ an toàn
  • Kết nối với web APIs, cơ sở dữ liệu và dịch vụ nội bộ
  • Quản lý thông tin xác thực, bí mật và quyền truy cập tối thiểu

Quản lý Bộ nhớ, Trạng thái và Bối cảnh

  • Cửa sổ bối cảnh ngắn hạn và kỹ thuật thiết kế câu lệnh
  • Kiến trúc bộ nhớ dài hạn: Redis, kho vector, tăng cường truy xuất
  • Tính nhất quán, chiến lược caching và vệ sinh bộ nhớ

Dàn xếp, Lập kế hoạch và Quy trình Đa bước

  • Lan truyền hành động, tác nhân con, và phân tích nhiệm vụ
  • Các thuật toán lập kế hoạch so với dàn xếp heuristics
  • Xử lý lỗi, thử lại và các hành động bù đắp

An toàn, Kiểm thử và Khả năng Quan sát

  • Mô hình đe dọa, đội đỏ và vệ sinh đầu vào/đầu ra
  • Kiểm thử đơn vị, tích hợp và end-to-end cho tác nhân
  • Ghi log, chỉ số, theo dõi và cảnh báo cho hành vi tác nhân

Triển khai, Mở rộng và MLOps cho Tác nhân

  • Container hóa, pipelines CI/CD và chiến lược triển khai
  • Kiểm soát chi phí, giới hạn tốc độ và tối ưu hóa tài nguyên
  • Theo dõi, quản lý và sách hướng dẫn hoạt động

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Có hiểu biết về lập trình Python
  • Có kinh nghiệm với REST APIs và I/O bất đồng bộ
  • Familiarity with machine learning concepts and pretrained LLMs

Đối tượng

  • Kỹ sư ML
  • Nhà phát triển AI
  • Kỹ sư phần mềm
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan