Najlepsze jednotomowe wprowadzenie do budowania agentowych systemów AI mo

Zobacz także:

• FAIK. Sztuczna inteligencja w s 59,90 zł, (29,95 zł -50%)
• J 44,90 zł, (22,45 zł -50%)
• Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencja 87,00 zł, (47,85 zł -45%)
• AI w t 66,98 zł, (36,84 zł -45%)
• Tablice informatyczne. ChatGPT 21,89 zł, (12,04 zł -45%)

Spis treści

Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych -- spis treści

Przedmowa

1. Wprowadzenie do agentów

• Definicja agenta AI
• Rewolucja treningu wstępnego
• Rodzaje agentów
• Wybór modelu
• Od operacji synchronicznych do asynchronicznych
• Zastosowania praktyczne i przypadki użycia
• Przepływy pracy i agenty
• Zasady tworzenia skutecznych systemów agentowych
• Organizacja pracy pod kątem efektywnego budowania systemów agentowych
• Platformy agentowe
  • LangGraph
  • AutoGen
  • CrewAI
  • OpenAI Agents Software Development Kit (SDK)
• Podsumowanie

2. Projektowanie systemów agentowych

• Nasz pierwszy system agentowy
• Główne komponenty systemów agentowych
• Wybór modelu
• Narzędzia
  • Projektowanie funkcji pod kątem konkretnych zadań
  • Integracja narzędzi i modularność
• Pamięć
  • Pamięć krótkotrwała
  • Pamięć długotrwała
  • Zarządzanie pamięcią i wyszukiwanie danych
• Orkiestracja
• Kompromisy projektowe
  • Efektywność - kompromis między szybkością a dokładnością
  • Skalowalność - projektowanie skalowalnych systemów agentowych
  • Niezawodność - zapewnianie stabilnego i spójnego działania agentów
  • Koszty - równowaga między wydajnością a wydatkami
• Architekturalne wzorce projektowe
  • Architektury jednoagentowe
  • Architektury wieloagentowe - współpraca, przetwarzanie równoległe i koordynacja
• Najlepsze praktyki
  • Projektowanie iteracyjne
  • Strategia ewaluacji
  • Testowanie w warunkach rzeczywistych
• Podsumowanie

3. Projektowanie wrażeń użytkowników systemów agentowych

• Modalności interakcji
  • Interfejsy tekstowe
  • Interfejsy graficzne
  • Interfejsy głosowe
  • Interfejsy wideo
  • Łączenie modalności w celu zapewnienia spójnych wrażeń
  • Suwak autonomii
• Synchroniczne i asynchroniczne rozwiązania agentowe
  • Zasady projektowania rozwiązań synchronicznych
  • Zasady projektowania rozwiązań asynchronicznych
  • Równowaga między aktywnym a natrętnym zachowaniem agenta
• Podtrzymywanie kontekstu i ciągłość
  • Utrzymywanie stanu między interakcjami
  • Personalizacja i dostosowywanie
• Komunikowanie możliwości agentów
  • Przekazywanie pewności i niepewności
  • Proszenie użytkowników o wskazówki i informacje
  • Eleganckie radzenie sobie z błędami
• Zaufanie w projektowaniu interakcji
• Podsumowanie

4. Używanie narzędzi

• Podstawy LangChain
  • Narzędzia lokalne
  • Narzędzia oparte na API
  • Wtyczki
  • Model Context Protocol
  • Narzędzia stanowe
• Zautomatyzowane tworzenie narzędzi
  • Modele podstawowe jako twórcy narzędzi
  • Generowanie kodu w czasie rzeczywistym
• Konfiguracja użycia narzędzi
• Podsumowanie

5. Orkiestracja

• Typy agentów
  • Agenty odruchowe
  • Agenty ReAct
  • Agenty planistyczno-wykonawcze
  • Agenty dekompozycyjne
  • Agenty refleksyjne
  • Agenty do badań pogłębionych
• Wybór narzędzi
  • Standardowy wybór narzędzi
  • Semantyczny wybór narzędzi
  • Hierarchiczny wybór narzędzi
• Wykonywanie narzędzi
• Topologie narzędzi
  • Wykonywanie pojedynczych narzędzi
  • Równoległe wykonywanie narzędzi
  • Łańcuchy
  • Grafy
• Inżynieria kontekstu
• Podsumowanie

6. Wiedza i pamięć

• Podstawowe podejścia do zarządzania pamięcią
  • Zarządzanie oknami kontekstowymi
  • Tradycyjne wyszukiwanie pełnotekstowe
• Pamięć semantyczna i magazyny wektorowe
  • Wprowadzenie do wyszukiwania semantycznego
  • Budowanie pamięci semantycznej z wykorzystaniem magazynów wektorowych
  • Generowanie wspomagane wyszukiwaniem
  • Semantyczna pamięć doświadczeniowa
• GraphRAG
  • Używanie grafów wiedzy
  • Tworzenie grafów wiedzy
  • Zalety i wady dynamicznych grafów wiedzy
  • Robienie notatek
• Podsumowanie

7. Uczenie się w systemach agentowych

• Uczenie nieparametryczne
  • Uczenie nieparametryczne na przykładach
  • Refleksja
  • Uczenie doświadczeniowe
• Uczenie parametryczne - dostrajanie
  • Dostrajanie dużych modeli podstawowych
  • Potencjał małych modeli
  • Dostrajanie nadzorowane
  • Bezpośrednia optymalizacja preferencyjna
  • Uczenie ze wzmacnianiem z weryfikowalnymi nagrodami
• Podsumowanie

8. Od jednego agenta do wielu

• Ile agentów potrzebuję?
  • Scenariusze jednoagentowe
  • Scenariusze wieloagentowe
  • Roje
• Zasady dodawania agentów
• Koordynacja między agentami
  • Koordynacja demokratyczna
  • Koordynacja menedżerska
  • Koordynacja hierarchiczna
  • Metody aktor-krytyk
• Automatyczne projektowanie systemów agentowych
• Techniki komunikacyjne
  • Komunikacja lokalna a rozproszona
  • Protokół Agent-to-Agent
• Brokery komunikatów i magistrale zdarzeń
• Platformy aktorowe - Ray, Orleans i Akka
• Mechanizmy orkiestracji i przepływu pracy
• Zarządzanie stanem i trwałością danych
• Podsumowanie

9. Walidacja i pomiary

• Pomiary systemów agentowych
  • Pomiar to podstawa wszystkiego
  • Włączanie ewaluacji w cykl wytwarzania oprogramowania
  • Tworzenie i skalowanie zbiorów ewaluacyjnych
• Ewaluacja komponentów
  • Ewaluacja narzędzi
  • Ewaluacja planowania
  • Ewaluacja pamięci
  • Ewaluacja uczenia
• Ewaluacja holistyczna
  • Skuteczność w scenariuszach kompleksowych
  • Konsekwencja
  • Spójność
  • Halucynacje
  • Obsługa nieoczekiwanych danych wejściowych
• Przygotowanie do wdrożenia
• Podsumowanie

10. Monitorowanie w środowisku produkcyjnym

• Monitorowanie jako źródło wiedzy
• Stosy monitorowania
  • Grafana z OpenTelemetry, Loki i Tempo
  • Stos ELK (Elasticsearch, Logstash/Fluentd, Kibana)
  • Arize Phoenix
  • SigNoz
  • Langfuse
• Wybór odpowiedniego stosu technologii
• Instrumentacja OTel
• Wizualizacja i alarmowanie
• Wzorce monitorowania
  • Wdrożenie równoległe
  • Wdrożenia kanarkowe
  • Gromadzenie śladów regresji
  • Samonaprawiające się agenty
• Opinie użytkowników jako sygnał obserwowalności
• Przesunięcia rozkładów
• Odpowiedzialność za miary i nadzór międzyfunkcyjny
• Podsumowanie

11. Pętle doskonalenia

• Potoki informacji zwrotnej
  • Automatyczne wykrywanie problemów i analiza przyczyn źródłowych
  • Przegląd z udziałem człowieka
  • Dopracowywanie promptów i narzędzi
  • Agregowanie ulepszeń i określanie ich priorytetów
• Eksperymentowanie
  • Wdrożenia równoległe
  • Testy A/B
  • Bayesowski bandyta
• Ciągłe uczenie
  • Uczenie w kontekście
  • Ponowny trening w trybie offline
• Podsumowanie

12. Zabezpieczanie systemów agentowych

• Unikatowe zagrożenia związane z systemami agentowymi
• Nowe wektory zagrożeń
• Zabezpieczanie modeli podstawowych
  • Techniki defensywne
  • Red teaming
  • Modelowanie zagrożeń z użyciem MAESTRO
• Ochrona danych w systemach agentowych
  • Prywatność danych i szyfrowanie
  • Pochodzenie i integralność danych
  • Zarządzanie danymi wrażliwymi
• Zabezpieczanie agentów
  • Środki bezpieczeństwa
  • Ochrona przed zagrożeniami zewnętrznymi
  • Ochrona przed awariami wewnętrznymi
• Podsumowanie

13. Współpraca ludzi i agentów

• Role i autonomia
  • Zmieniająca się rola człowieka w systemach agentowych
  • Uzgadnianie oczekiwań interesariuszy i zachęcanie do korzystania z agentów
• Skalowanie współpracy
  • Zakres działania agentów a role organizacyjne
  • Współdzielona pamięć i granice kontekstu
• Zaufanie, nadzór i zgodność z przepisami
  • Cykl zaufania
  • Modele rozliczalności
  • Projektowanie i nadzorowanie eskalacji
  • Prywatność i zgodność z przepisami
• Podsumowanie: przyszłość zespołów złożonych z ludzi i agentów

Słowniczek