Curs de pregatire Inginerie Agentic AI cu Python — Construiește agenți autonomi

Fundamentele Agentic AI

• Ce este un agent autonom: definiții și taxonomie
• Bucla agentului: ciclul percepere, decizie, acțiune, observație
• Modele de design pentru responsabilitățile și domeniul agentului

Instrumente Python și SDK-uri pentru agenți

• Folosirea LangChain și SDK-uri similare pentru inițializarea agenților
• Programare asincronă, cozi de task-uri și gestionarea subproceselor
• Pachetare, medii virtuale și fluxuri de dezvoltare reproductibile

Integrarea instrumentelor externe și a API-urilor

• Proiectarea interfațelor de instrumente și a modelelor sigure de invocare
• Conectarea la API-uri web, baze de date și servicii interne
• Gestionarea credențialelor, a secretelor și a accesului cu privilegii minime

Memorie, stare și gestionarea contextului

• Ferele de context pe termen scurt și tehnici de prompt engineering
• Arhitecturi de memorie pe termen lung: Redis, stocatoare vectoriale, augmentare prin recuperare
• Coerență, strategii de cache și igienă a memoriei

Orchestare, planificare și fluxuri de lucru multi-pași

• Lanțul acțiunilor, subagenții și descompunerea task-urilor
• Algoritmi de planificare versus orchestare heuristica
• Gestionarea erorilor, a retry-urilor și a acțiunilor de compensare

Siguranță, testare și observabilitate

• Modele de amenințare, red-teaming și sanitize-ul intrărilor/ieșirilor
• Testare unitară, de integrare și end-to-end pentru agenți
• Logare, metrice, trasare și alertare pentru comportamentul agentului

Implementare, scalare și MLOps pentru agenți

• Containerizare, pipeline-uri CI/CD și strategii de rollout
• Controlul costurilor, limitarea ratei și optimizarea resurselor
• Monitorizare, guvernare și playbooks operaționale

Sinteză și pașii următori