Sistemele AI agentice depășesc IA generativă tradițională prin permiterea agenților software să planifice, să ia decizii, să folosească instrumente, să interacționeze cu sisteme externe și să finalizeze sarcini complexe cu o mai mare autonomie. Acest curs oferă o introducere structurată în designul, dezvoltarea, aplicarea, testarea și optimizarea sistemelor agentice eficiente.
Cursul începe cu fundamentul AI agentice și explică cum sistemele agentice diferă de aplicațiile generative AI bazate pe prompturi. Învățătorii vor explora caracteristicile agenților autonomi, inclusiv orientarea către obiective, raționament, planificare, memorie, luarea deciziilor, utilizarea de instrumente și interacțiunea cu medii în schimbare.
Cursul analizează apoi principalele elemente de construcție ale sistemelor agentice. Învățătorii vor înțelege cum modelele lingvistice, instrucțiunile, componentele de memorie, instrumentele, API-urile, sursele de date, fluxurile de lucru și mecanismele de feedback funcționează împreună pentru a crea un agent funcțional. De asemenea, se acordă atenție relațiilor dintre agenții individuali, utilizatori și sisteme externe.
Învățătorii vor explora cum să proiecteze fluxuri de lucru eficiente pentru sarcini complexe. Acest lucru include descompunerea obiectivelor în acțiuni mai mici, definirea punctelor de decizie, organizarea secvențelor de sarcini, gestionarea dependențelor și crearea de căi fiabile pe care agenții să le urmeze. Cursul explică cum fluxurile de lucru structurate pot îmbunătăți consistența, eficiența și controlul, permițând în același timp agenților să opereze autonom.
Secțiunea de dezvoltare se concentrează pe crearea de agenți autonomi care pot interpreta obiective, selecta acțiuni adecvate, folosi instrumentele disponibile, evalua rezultatele și ajusta comportamentul lor. Învățătorii vor examina considerentele practice pentru definirea responsabilităților agenților, stabilirea limitelor, gestionarea contextului și reducerea acțiunilor inutile sau incorecte.
Cursul prezintă instrumentele și cadrele comune utilizate pentru a construi soluții AI agentice. Învățătorii vor înțelege cum aceste tehnologii susțin integrarea modelelor, apelarea la instrumente, orchestrarea, memoria, gestionarea fluxurilor de lucru și comunicarea între agenți. Accentul este pus pe selectarea instrumentelor pe baza cerințelor proiectului, mai degrabă decât pe baza unui singur cadru.
Aplicațiile practice ale sistemelor agentice sunt explorate în operațiunile de afaceri, asistența pentru clienți, cercetare, prelucrarea datelor, automatizarea fluxurilor de lucru, gestionarea conținutului și suportul de decizie. Învățătorii vor examina cum agenții autonomi pot îmbunătăți productivitatea, recunoscând situațiile în care este necesară revizuirea umană.
