دوره توسعه عامل GenAI آماده تولید با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت: ساخت حلقه عامل از ابتدا در پایتون - ادراک، تصمیم‌گیری، اقدام با ابزارها و حافظه یکپارچه‌سازی ایمن ابزارها و APIهای خارجی در عامل‌ها، با اعتبارسنجی و حداقل امتیاز افزودن مدیریت خطای تاب‌آور، تلاش مجدد، تایم‌اوت و شکست graceful به کد عامل تست و ارزیابی خروجی‌های عامل، از جمله مدیریت نتایج اشتباه با اطمینان استقرار عامل‌ها در ابر به‌صورت سرویس‌های قابل‌اعتماد، با مقیاس‌پذیری و محدودیت‌های مناسب ساخت عامل‌های واقعی با AutoGen ،CrewAI و LangGraph و انتخاب گزینه مناسب برای هر مسئله ارکستراسیون گردش کارهای چندعاملی که بدون تداخل یا تشدید خطاها با هم کار می‌کنند. نظارت، لاگ کردن و ردیابی عامل‌ها در تولید برای ضبط زودهنگام رانش و خطاها کنترل هزینه زیرساخت و توکن در مقیاس، با مدل‌سازی بر اساس $ و ₹ تحویل یک عامل end to end سطح تولید، با guardrailها و حضور انسان برای اقدامات پرریسک پیش‌نیازهای دوره تسلط خوب به پایتون (توابع، کلاس‌ها، مبانی async و pip-venv)؛ این آموزش یک دوره توسعه‌دهنده است. راحتی در فراخوانی APIها و خواندن اسناد کتابخانه؛ تجربه قبلی در ساخت عامل لازم نیست. یک کلید API برای مدل زبانی بزرگ (برنامه‌های رایگان OpenAI ،Anthropic و جمینی کار می‌کنند) برای اجرای مثال‌ها؛ جایگزین‌ها هم ذکر شده‌اند. یک سیستم با پایتون 3.10+؛ در هر بخش کد منبع قابل‌اجرا برای همراهی با آموزش ارائه می‌شود. توضیحات دوره این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است. از هوش مصنوعی برای بازنویسی متن، اصلاح غلط‌های املایی و دستوری و تبدیل صدا به متن استفاده شده است. بیشتر آموزش‌های عامل هوش مصنوعی در همان یک دمو‌ی چشمگیر متوقف می‌شوند؛ دموهایی که به‌محض مواجهه با ترافیک واقعی، APIهای واقعی و هزینه‌های واقعی از هم می‌پاشند. این دوره راهنمای توسعه‌دهنده برای بخشی است که واقعاً اهمیت دارد؛ ساخت عامل‌های پایتون که واقعاً در تولید دوام می‌آورند. این دوره برای توسعه‌دهندگان پایتون در سطح متوسط تا پیشرفته، مهندسان یادگیری ماشین و معمارانی طراحی شده که باید محصول را تحویل دهند. ابتدا حلقه عامل، ادراک، تصمیم‌گیری، اقدام را همراه با ابزارها و حافظه از ابتدا می‌سازید تا فریمورک‌ها دیگر جادویی به نظر نرسند. سپس، عامل‌های واقعی را با AutoGen ،CrewAI و LangGraph می‌سازید و یاد می‌گیرید هر کدام را چه زمانی به‌کار بگیرید. همچنین ابزارها و APIهای خارجی را به‌صورت ایمن یکپارچه می‌کنید، ارکستراسیون گردش کارهای چندعاملی را انجام می‌دهید و چیزهایی که در دموها نادیده گرفته می‌شوند، مدیریت خطای مقاوم، تلاش مجدد، اعتبارسنجی خروجی ساختاریافته، نظارت، ارزیابی و کنترل هزینه را اضافه می‌کنید. در هر بخش، کد منبع کامل و قابل‌اجرای آن به‌عنوان یک منبع قابل دانلود ارائه می‌شود تا فقط تماشا نکنید، بلکه هم‌زمان کدنویسی کنید. شما به صورت گام‌به‌گام عامل‌های سطح تولید، یک عامل پژوهشی ابزارمحور، یک crew چندعاملی، یک گردش کار Stateful در LangGraph می‌سازید و هرکدام را با guardrailها، تلاش‌های مجدد و مشاهده‌پذیری لازم برای قابل‌اعتماد شدن تکمیل می‌کنید. این دوره درباره بخش‌های دشوار صادق است، اینکه عامل‌ها کجا با اطمینان اشتباه می‌کنند، هزینه توکن‌ها چگونه در مقیاس بسیار افزایش پیدا می‌کند و چگونه یک انسان را در تصمیم‌های پرریسک درگیر نگه دارید. هر تصمیم‌گیری مربوط به هزینه و مقیاس‌پذیری با یک مثال جهانی بر پایه دلار و یک مثال مربوط به هند بر پایه روپیه همراه است تا اقتصاد پروژه در هر جایی که آن را اجرا می‌کنید واقعی و ملموس باشد. ما بیش از بیست سال صرف کرده‌ایم تا ابزارها در عملیات‌های واقعی پذیرفته شوند، نه فقط دمو شوند، بلکه واقعاً به‌کار گرفته شوند. همین حالا در این دوره شرکت کنید و عامل‌های GenAI بسازید که در تولید دوام می‌آورند، مهارت‌های پایتون لازم برای اداره آن‌ها را نیز کسب کنید. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ توسعه‌دهندگان پایتون در سطح متوسط تا پیشرفته که می‌خواهند عامل‌های واقعی هوش مصنوعی بسازند. مهندسان یادگیری ماشین که می‌خواهند کاربردهای مدل زبانی بزرگ را فراتر از نوت‌بوک‌ها ببرند. معماران نرم‌افزار که سیستم‌های عاملی را برای تولید طراحی می‌کنند. توسعه‌دهندگان بک‌اند که ویژگی‌های عامل را به محصولات واقعی اضافه می‌کنند. سازندگان فنی که به‌دنبال کد قابل‌اجرا هستند، نه اینکه فقط مفاهیم را بررسی کنند.