Sistem AI agen melampaui AI generatif tradisional dengan memungkinkan agen perangkat lunak untuk merencanakan, membuat keputusan, menggunakan alat, berinteraksi dengan sistem eksternal, dan menyelesaikan tugas multi-langkah dengan otonomi yang lebih besar. Kursus ini memberikan pengenalan terstruktur terhadap desain, pengembangan, aplikasi, pengujian, dan optimasi sistem agen yang efektif.
Kursus ini dimulai dengan fondasi AI agen dan menjelaskan bagaimana sistem agen berbeda dari aplikasi AI generatif berbasis prompt standar. Peserta akan mengeksplorasi karakteristik agen otonom, termasuk orientasi tujuan, penalaran, perencanaan, memori, pengambilan keputusan, penggunaan alat, dan interaksi dengan lingkungan yang berubah.
Kursus kemudian meneliti blok bangunan utama sistem agen. Peserta akan memahami bagaimana model bahasa, instruksi, komponen memori, alat, API, sumber data, alur kerja, dan mekanisme umpan balik bekerja sama untuk menciptakan agen yang fungsional. Perhatian juga diberikan pada hubungan antara agen individu, pengguna, dan sistem eksternal.
Peserta akan mengeksplorasi cara merancang alur kerja agen yang efektif untuk tugas kompleks. Ini termasuk memecah tujuan menjadi tindakan yang lebih kecil, menentukan titik keputusan, mengatur urutan tugas, menangani ketergantungan, dan membuat jalur yang dapat diandalkan bagi agen untuk diikuti. Kursus menjelaskan bagaimana alur kerja terstruktur dapat meningkatkan konsistensi, efisiensi, dan kontrol sambil masih memungkinkan agen beroperasi secara otonom.
Bagian pengembangan berfokus pada pembuatan agen otonom yang dapat menafsirkan tujuan, memilih tindakan yang sesuai, menggunakan alat yang tersedia, mengevaluasi hasil, dan menyesuaikan perilaku mereka. Peserta akan meneliti pertimbangan praktis untuk menentukan tanggung jawab agen, menetapkan batas, mengelola konteks, dan mengurangi tindakan yang tidak perlu atau salah.
Kursus memperkenalkan alat dan kerangka kerja umum yang digunakan untuk membangun solusi AI agen. Peserta akan memahami bagaimana teknologi ini mendukung integrasi model, pemanggilan alat, orkestrasi, memori, pengelolaan alur kerja, dan komunikasi antara agen. Fokusnya adalah pada pemilihan alat berdasarkan persyaratan proyek daripada mengandalkan satu kerangka kerja.
Aplikasi praktis sistem agen ditelusuri di seluruh operasi bisnis, dukungan pelanggan, penelitian, pemrosesan data, otomatisasi alur kerja, pengelolaan konten, dan dukungan keputusan. Peserta akan meneliti bagaimana agen otonom dapat meningkatkan produktivitas sambil mengenali situasi di mana tinjauan manusia diperlukan.
