Najlepsze jednotomowe wprowadzenie do budowania agentowych systemów AI możesz przeczytać setki prac naukowych albo tę jedną książkę! Arun Rao, były pracownik działu GenAI w firmie Meta, profesor nadzwyczajny UCLA Systemy oparte na agentach AI rewolucjonizują sposób, w jaki organizacje rozwiązują złożone problemy biznesowe.
Generatywna sztuczna inteligencja przyspiesza drogę od koncepcji przez prototyp aż do gotowego rozwiązania, a agenty AI łączące narzędzia, wiedzę, pamięć i uczenie się z zaawansowanymi modelami podstawowymi umożliwiają sekwencyjne wywoływanie modeli do realizacji niejednoznacznych zadań. Od agentów-koderów, przez agentów-badaczy, po agentów-analityków wszędzie widać, że mogą one znacząco przyspieszyć pracę zespołów.
Autor wyjaśnia szczegółowo komponenty agentów AI od wyboru modelu, przez narzędzia i pamięć, po orkiestrację i planowanie. Przedstawia kompromisy projektowe, wzorce architektoniczne, a także najlepsze praktyki w zakresie skalowalności, współpracy między agentami i projektowania interfejsów użytkownika.
Omawia również kluczowe aspekty pomiarów, walidacji, monitorowania produkcyjnego i bezpieczeństwa systemów agentowych. W książce: Szczególne cechy agentów AI opartych na modelach podstawowych Kluczowe komponenty i zasady projektowe agentów AI Kompromisy projektowe i wdrażanie efektywnych systemów wieloagentowych Projektowanie i wdrażanie dostosowanych rozwiązań AI, zwiększających efektywność i innowacyjność Projektuj agenty AI, które analizują, uczą się i działają dla biznesu
