«Апошні ўводны курс па AI Agent ад Microsoft» — гэта практычны курс па сістэмах AI-агентаў для пачаткоўцаў. Пачынаючы з пытання «што такое AI Agent», ён паступова тлумачыць асноўныя кампаненты агента, такія як вялікія моўныя мадэлі, інструменты, памяць і планаванне, а таксама на прыкладах кода з Microsoft Semantic Kernel і вялікімі мадэлямі дапамагае студэнтам зразумець, як AI Agent вызначае задачы карыстальніка, складае план выканання, выклікае знешнія інструменты і выкарыстоўвае кантэкстную памяць для выканання задач. Курс таксама ахоплівае выбар фрэймворка AI-агентаў, метады праектавання агентаў, патэрны праектавання выкарыстання інструментаў, агентны RAG, патэрны планавання, супрацоўніцтва некалькіх AI-агентаў, кантэкстную інжынерыю, а таксама механізмы доўгатэрміновай памяці і самаўдасканалення, дапамагаючы студэнтам сфарміраваць поўнае мысленне для распрацоўкі агентаў. Акрамя таго, тлумачыцца, як разгарнуць AI-агентаў з эксперыментальнага асяроддзя ў вытворчае, і якая рэальная роля пратаколаў агентаў, такіх як MCP, A2A і NLWeb.

Гэты курс выкладаецца цалкам на англійскай мове, без субтытраў, і падыходзіць для студэнтаў з пэўным узроўнем англійскай. Праз поўнае навучанне ад канцэпцый і архітэктуры да кода і разгортвання вы не толькі зразумееце логіку пабудовы AI Agent, але і авалодаеце ключавымі этапамі ад праектавання да запуску агента, што закладзе трывалую аснову для распрацоўкі разумных памочнікаў, аўтаматызаваных працэсаў, агентаў баз ведаў і шматкампанентных агентных праграм. Няхай вы пачатковец, які хоча ўвайсці ў сферу AI, або інжынер, які жадае сістэмна палепшыць навыкі распрацоўкі агентаў, гэты курс дасць ясны шлях і практычныя метады.

• 1.Уводзіны
• 2.Які фрэймворк AI-агента выкарыстоўваць

• 3.Як распрацаваць добры AI-агент
• 4.Што такое патэрн праектавання выкарыстання інструментаў агентам
• 5.Што такое агентны RAG

• 6.Як пабудаваць эфектыўны AI-агент
• 7.Што такое патэрн праектавання планавання AI-агента

• 8.Як выкарыстоўваць мульты-AI-агентную сістэму
• 9.Як паляпшаюцца AI-агенты
• 10.Кантэкстная інжынерыя для AI-агентаў
• 11.Памяць AI-агентаў: стварэнне самаўдасканальных агентаў

• 12.Як разгарнуць AI-агентаў у прадукцыйным асяроддзі
• 13.Выкарыстанне пратаколаў агентаў (MCP, A2A і NLWeb)

💡 Парада для навучання:Змест туторыяла заснаваны на галіновай практыцы на момант публікацыі; рэкамендуецца ўлічваць актуальныя правілы платформы падчас навучання.