Ajan yapay zeka sistemleri, yazılım ajanlarının plan yapmasına, karar vermesine, araçları kullanmasına, harici sistemlerle etkileşime girmesine ve daha fazla özerklikle çok aşamalı görevleri tamamlamasına olanak tanıyarak geleneksel jeneratif yapay zekayı aşar. Bu kurs, etkili ajan sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi, uygulanması, test edilmesi ve optimize edilmesine yapılandırılmış bir giriş sağlar.
Kurs, ajan yapay zeka temelleri ile başlar ve ajan sistemlerinin standart prompt tabanlı jeneratif yapay zeka uygulamalarından nasıl farklı olduğunu açıklar. Öğrenciler, otonom ajanların özelliklerini, hedef yönelimi, akıl yürütme, planlama, hafıza, karar verme, araç kullanımı ve değişen ortamlarla etkileşimi dahil olmak üzere keşfedeceklerdir.
Kurs daha sonra ajan sistemlerinin ana yapı taşlarını inceler. Öğrenciler, dil modelleri, talimatlar, hafıza bileşenleri, araçlar, API'ler, veri kaynakları, iş akışları ve geri bildirim mekanizmalarının nasıl bir araya gelerek işlevsel bir ajan oluşturduğunu anlayacaklardır. Ayrıca, bireysel ajanlar, kullanıcılar ve harici sistemler arasındaki ilişkilere de dikkat edilir.
Öğrenciler, karmaşık görevler için etkili ajan iş akışları tasarlamayı keşfedeceklerdir. Bu, hedeflerin daha küçük eylemlere bölünmesi, karar noktalarının tanımlanması, görev dizilerinin düzenlenmesi, bağımlılıkların ele alınması ve ajanların takip etmesi gereken güvenilir yollar oluşturmayı içerir. Kurs, yapılandırılmış iş akışlarının tutarlılığı, verimliliği ve kontrolü nasıl artırabileceğini ve yine de ajanların özerk olarak çalışmasına izin verebileceğini açıklar.
Geliştirme bölümü, hedefleri yorumlayabilen, uygun eylemleri seçebilen, mevcut araçları kullanabilen, sonuçları değerlendirebilen ve davranışlarını ayarlayabilen özerk ajanlar yaratmaya odaklanır. Öğrenciler, ajan sorumluluklarının tanımlanması, sınırların belirlenmesi, bağlamın yönetilmesi ve gereksiz veya yanlış eylemlerin azaltılması için pratik hususları inceleyeceklerdir.
Kurs, ajan yapay zeka çözümleri oluşturmak için kullanılan yaygın araçları ve çerçeveleri tanıtır. Öğrenciler, bu teknolojilerin model entegrasyonunu, araç çağırmayı, orkestrasyonu, hafızayı, iş akışı yönetimini ve ajanlar arasındaki iletişimi nasıl desteklediğini anlayacaklardır. Odak, tek bir çerçeveye güvenmek yerine proje gereksinimlerine göre araç seçiminedir.
Ajan sistemlerinin pratik uygulamaları, iş operasyonları, müşteri desteği, araştırma, veri işleme, iş akışı otomasyonu, içerik yönetimi ve karar desteğinde keşfedilir. Öğrenciler, otonom ajanların verimliliği nasıl artırabileceğini ve insan incelemesinin gerekli olduğu durumları nasıl tanıyabileceğini inceleyeceklerdir.
