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

Fundamentele AI-ului agentic

• Ce este un agent autonom: definiții și taxonomie
• Bucla agentului: ciclul percepe, decide, acționează, observă
• Pattern-uri de design pentru responsabilitățile și scopul agentului

Tooling Python și SDK-uri pentru agenți

• Utilizarea LangChain și a SDK-urilor similare pentru a inițializa agenți
• Programare asincronă, cozi de task-uri și managementul subproceselor
• Împachetare, medii virtuale și fluxuri de lucru de dezvoltare reproductibile

Integrarea tool-urilor externe și a API-urilor

• Proiectarea interfețelor de tool-uri și pattern-uri sigure de invocare a acestora
• Conectarea la API-uri web, baze de date și servicii interne
• Gestionarea credentialelor, secretelor și a accesului cu privilegii minime

Managementul memoriei, stării și contextului

• Ferestre de context pe termen scurt și tehnici de prompt engineering
• Arhitecturi de memorie pe termen lung: Redis, vector stores, augmentare prin retrieval
• Consistență, strategii de caching și igiena memoriei

Orchestrare, planificare și fluxuri de lucru multi-pas

• Înlănțuirea acțiunilor, subagenți și descompunerea task-urilor
• Algoritmi de planificare vs orchestrare euristică
• Gestionarea eșecurilor, reîncercărilor și acțiunilor compensatorii

Siguranță, testare și observabilitate

• Modele de amenințare, red-teaming și sanitizarea input/output
• Testare unitară, de integrare și end-to-end pentru agenți
• Logging, metrici, tracing și alerte pentru comportamentul agenților

Implementare, scalare și MLOps pentru agenți

• Containerizare, pipeline-uri CI/CD și strategii de rollout
• Controlul costurilor, rate limiting și optimizarea resurselor
• Monitorizare, guvernanță și playbook-uri operaționale

Rezumat și pașii următori