Enhancing AI Agents with Agentic Capabilities

• Podstawowa wiedza na temat agentów AI i automatyzacji
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Zrozumienie integracji AI opartych na API

Publiczność

• Programiści AI ulepszający systemy autonomiczne
• Inżynierowie automatyzacji optymalizujący przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji
• Projektanci UX poprawiający interakcje człowiek-agent

Agentic AI ulepsza tradycyjnych agentów AI, umożliwiając adaptacyjne podejmowanie decyzji, autonomiczne wyznaczanie celów i samodoskonalenie zachowania.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów AI i specjalistów ds. automatyzacji, którzy chcą zintegrować możliwości agentowe z aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady agentowej sztucznej inteligencji i autonomicznego podejmowania decyzji.
• Wdrożyć agentów AI opartych na celach z technikami samooptymalizacji.
• Zintegrować współpracę wielu agentów w celu rozwiązywania złożonych problemów.
• Wzmocnienie interakcji AI-człowiek poprzez adaptacyjne doświadczenia użytkownika.
• Wdrożyć modele agentowej sztucznej inteligencji w rzeczywistych aplikacjach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do Agentic AI

• Definiowanie możliwości agentowych w sztucznej inteligencji
• Kluczowe różnice między tradycyjnymi i agentowymi agentami AI
• Przypadki użycia agentowej sztucznej inteligencji w różnych branżach

Rozwijanie Goal-Driven AI Agents

• Zrozumienie autonomicznego ustalania celów i priorytetów
• Wdrażanie uczenia ze wzmocnieniem w celu samodoskonalenia
• Dostrajanie zachowań agentów AI w oparciu o pętle sprzężenia zwrotnego

Multi-Agent Collaboration i koordynacja

• Budowanie agentów AI, którzy współpracują i komunikują się
• Delegowanie zadań i przypisywanie ról w systemach agentowych
• Przykłady pracy zespołowej wielu agentów w świecie rzeczywistym

Adaptacyjna interakcja AI-człowiek

• Personalizacja odpowiedzi AI w oparciu o zachowanie użytkownika
• Świadomość kontekstu i dynamiczne podejmowanie decyzji
• Projektowanie UX dla inteligentnych i responsywnych agentów AI

Wdrażanie Agentic AI w aplikacjach

• Integracja agentowej sztucznej inteligencji z interfejsami API i narzędziami innych firm
• Zapewnienie skalowalności i wydajności we wdrożeniach AI
• Studia przypadków udanych wdrożeń agentowej sztucznej inteligencji

Rozważania i wyzwania etyczne

• Równoważenie autonomii z kontrolą w agentach AI
• Radzenie sobie z uprzedzeniami i obawami etycznymi związanymi ze sztuczną inteligencją
• Ramy regulacyjne dla autonomicznych systemów sztucznej inteligencji

Przyszłe trendy w Agentic AI

• Pojawiające się postępy w autonomii AI
• Rozszerzanie możliwości agentów dzięki nowym technologiom
• Przewidywania dotyczące automatyzacji i podejmowania decyzji opartych na sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki