Генеративный ИИ произвел революцию в том, как организации решают проблемы, ускорив переход от концепции к прототипу и готовому решению. По мере роста возможностей моделей наблюдается появление нового паттерна проектирования - ИИ-агентов. Сочетание инструментов, знаний, памяти и механизмов обучения с продвинутыми фундаментальными моделями позволяет выстраивать последовательности из нескольких инференсов моделей для решения неоднозначных и сложных задач. Агенты - от помощников разработчика до исследовательских и аналитических агентов - уже ускоряют работу команд и целых организаций. Хотя эти агенты повышают эффективность, они часто требуют тщательного планирования и многочисленных правок, а их развертывание остается проблемой во многих организациях, особенно при стремительном развитии технологий и исследований.Автор Майкл Альбада предлагает практический и основанный на исследованиях подход к проектированию и внедрению одно- и мультиагентных систем. Он упрощает сложности и вооружает инструментами для эффективного перехода от концепций к решению.
Пока нет отзывов
О научном редакторе русского издания. Кирилл Быков - старший аналитик-разработчик во “ВКонтакте”. Занимается поддержкой внутренней MapReduce-системы, разработкой платформы AB-тестирования и дата-инженерией. Преподаватель курсов по основам машинного обучения, глубокого обучения, программирования на Python и продуктовой аналитике в МФТИ, НИУ ВШЭ и Центральном университете. Развивает аналитические инструменты и ведет курсы по машинному обучению, вдохновляя студентов на освоение современных методов анализа данных и искусственного интеллекта.
Практическое руководство по проектированию и внедрению одно- и мультиагентных систем.
Принципы построения ИИ-агентов на базе фундаментальных моделей.
Разбор базовых компонентов, архитектур и паттернов агентных систем.
Инструменты по созданию, оркестрации и масштабированию агентов.
Переход от концепции к работающему ИИ-решению в продакшен-среде.
Заказ обратного звонка
Спасибо за обращение!
Скоро с вами свяжется наш менеджер