29. Многоагентные рабочие процессы

Освойте создание агентных AI-систем, способных планировать, выполнять и совершенствовать сложные задачи самостоятельно 🤖 Материалы к курсу и еще больше зарубежных курсов с русской озвучкой вы найдете на russiancourses.net --- Agentic AI — это курс, посвящённый новому подходу к разработке программного обеспечения с использованием больших языковых моделей (LLM), которые способны выполнять цепочки действий, анализировать результаты и улучшать их через рефлексию и использование инструментов. Вместо простых ответов на запросы вы научитесь строить AI-процессы, которые думают, планируют и действуют. Вы изучите четыре ключевых паттерна проектирования агентных систем: 🔍 Рефлексия: AI анализирует и оценивает собственные результаты, автоматически улучшая качество — как код-ревью без участия человека. 🧰 Использование инструментов: подключайте AI к базам данных, API, веб-поиску и внешним сервисам, чтобы он мог не только писать текст, но и выполнять реальные действия. 🧩 Планирование: разбивайте сложные задачи на шаги, которые AI сможет выполнить, корректируя процесс при изменении условий. 🤝 Мультиагентные системы: организуйте взаимодействие нескольких AI-агентов, каждый из которых отвечает за свой этап рабочего процесса. Практическая часть: вы реализуете каждый паттерн на Python с нуля, а затем научитесь использовать фреймворки, чтобы адаптировать агентные системы под свои задачи. Курс показывает, как разложить бизнес-процесс на агентные шаги и определить, где можно внедрить...