ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych Michael Albada

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Michael Albada
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
328
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
64,35 zł 99,00 zł (-35%)
59,40 zł najniższa cena z 30 dni
(2za1 » dobierz książkę GRATIS)

Dodaj do koszyka Darmowa dostawa od 60,00 zł Do darmowej dostawy brakuje Ci 0,00 zł Najtańsza dostawa od 9,90 zł Gratulujemy! Twoje zamówienie kwalifikuje się do darmowej wysyłki Wysyłamy w 24h

Ebook
54,45 zł 99,00 zł (-45%)
49,50 zł najniższa cena z 30 dni
(2za1 » dobierz ebook GRATIS)

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Definiować i rozumieć agentów AI oraz ich kluczowe cechy.
  • Wykorzystywać potęgę modeli podstawowych w tworzeniu zaawansowanych systemów agentowych.
  • Projektować systemy agentowe, uwzględniając ich główne komponenty: modele, narzędzia i pamięć.
  • Zarządzać różnymi typami pamięci agentów: krótkoterminową, długoterminową i semantyczną.
  • Integrować i konfigurować narzędzia dla agentów, umożliwiając im wykonywanie złożonych zadań.
  • Projektować efektywne interakcje użytkownika z agentami w różnych modalnościach.
  • Stosować architektoniczne wzorce projektowe dla systemów jedno- i wieloagentowych.
  • Wdrażać najlepsze praktyki w projektowaniu iteracyjnym i testowaniu systemów agentowych.
  • Rozumieć i implementować różne strategie orkiestracji i typy agentów.
  • Zarządzać wiedzą i pamięcią agentów przy użyciu magazynów wektorowych i grafów wiedzy.
  • Stosować techniki uczenia nieparametrycznego i parametrycznego w systemach agentowych.
  • Projektować i koordynować współpracę wielu agentów w złożonych scenariuszach.
  • Walidować i mierzyć wydajność systemów agentowych na poziomie komponentów i holistycznym.
  • Monitorować działanie systemów agentowych w środowisku produkcyjnym przy użyciu nowoczesnych narzędzi.
  • Tworzyć pętle doskonalenia i eksperymentowania dla ciągłego rozwoju systemów agentowych.
  • Zabezpieczać systemy agentowe przed unikalnymi zagrożeniami i nowymi wektorami ataków.
  • Projektować efektywną współpracę między ludźmi a agentami AI.

Najlepsze jednotomowe wprowadzenie do budowania agentowych systemów AI możesz przeczytać setki prac naukowych albo tę jedną książkę!

Arun Rao, były pracownik działu GenAI w firmie Meta, profesor nadzwyczajny UCLA

Systemy oparte na agentach AI rewolucjonizują sposób, w jaki organizacje rozwiązują złożone problemy biznesowe. Generatywna sztuczna inteligencja przyspiesza drogę od koncepcji przez prototyp aż do gotowego rozwiązania, a agenty AI łączące narzędzia, wiedzę, pamięć i uczenie się z zaawansowanymi modelami podstawowymi umożliwiają sekwencyjne wywoływanie modeli do realizacji niejednoznacznych zadań. Od agentów-koderów, przez agentów-badaczy, po agentów-analityków wszędzie widać, że mogą one znacząco przyspieszyć pracę zespołów. Jednak ich wdrożenie pozostaje wyzwaniem wymagającym intensywnego planowania.

Książka stanowi praktyczny przewodnik po projektowaniu i wdrażaniu systemów jedno- i wieloagentowych. Autor wyjaśnia szczegółowo komponenty agentów AI od wyboru modelu, przez narzędzia i pamięć, po orkiestrację i planowanie. Przedstawia kompromisy projektowe, wzorce architektoniczne, a także najlepsze praktyki w zakresie skalowalności, współpracy między agentami i projektowania interfejsów użytkownika. Omawia również kluczowe aspekty pomiarów, walidacji, monitorowania produkcyjnego i bezpieczeństwa systemów agentowych.

W książce:

  • Szczególne cechy agentów AI opartych na modelach podstawowych
  • Kluczowe komponenty i zasady projektowe agentów AI
  • Kompromisy projektowe i wdrażanie efektywnych systemów wieloagentowych
  • Projektowanie i wdrażanie dostosowanych rozwiązań AI, zwiększających efektywność i innowacyjność

Projektuj agenty AI, które analizują, uczą się i działają dla biznesu

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Michael Albada jest inżynierem uczenia maszynowego z dziewięcioletnim doświadczeniem we wdrażaniu rozwiązań ML w dużych firmach technologicznych: Uber, ServiceNow i Microsoft. Specjalizuje się w dużych modelach językowych, systemach wieloagentowych i cyberbezpieczeństwie. Uzyskał tytuły naukowe związane z uczeniem maszynowym na uniwersytetach Stanforda i Cambridge, a także w Georgia Tech.

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czym są aplikacje oparte na agentach AI i dlaczego są ważne dla biznesu?
Aplikacje oparte na agentach AI to systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych. Łączą one narzędzia, wiedzę i uczenie się z zaawansowanymi modelami, umożliwiając sekwencyjne wykonywanie zadań i znacząco przyspieszając pracę zespołów w obszarach takich jak analiza, kodowanie czy badanie.
2. Jakie kluczowe komponenty składają się na systemy agentowe opisane w tej książce?
Książka szczegółowo omawia kluczowe komponenty agentów AI, w tym wybór modelu podstawowego, narzędzia (projektowanie funkcji, integracja), pamięć (krótkotrwała, długotrwała, zarządzanie) oraz orkiestrację i planowanie.
3. Jakie praktyczne zastosowania systemów wieloagentowych można znaleźć w kontekście tej publikacji?
Publikacja przedstawia szeroki zakres zastosowań, od agentów-koderów po agentów-analityków, podkreślając ich zdolność do usprawniania procesów biznesowych. Omówione są również konkretne platformy agentowe, takie jak LangGraph, AutoGen czy CrewAI.
4. Jak książka podchodzi do kwestii projektowania interfejsów użytkownika dla systemów opartych na agentach AI?
W rozdziale poświęconym projektowaniu wrażeń użytkownika omawiane są różne modalności interakcji (tekstowe, graficzne, głosowe, wideo), sposoby utrzymywania kontekstu i ciągłości rozmowy, a także techniki komunikowania możliwości agentów i budowania zaufania użytkowników.
5. Jakie metody zapewniające jakość i niezawodność systemów agentowych są opisane w książce?
Książka zawiera rozdziały poświęcone walidacji i pomiarom systemów agentowych, obejmujące ocenę poszczególnych komponentów (narzędzi, planowania, pamięci) oraz holistyczną ewaluację skuteczności, spójności i obsługi błędów. Omawia również monitorowanie produkcyjne i pętle doskonalenia.
6. Czy w książce znajdziemy informacje na temat bezpieczeństwa systemów agentowych?
Tak, jeden z rozdziałów jest w całości poświęcony zabezpieczaniu systemów agentowych. Obejmuje unikatowe zagrożenia, nowe wektory ataków, ochronę modeli podstawowych, zabezpieczanie danych oraz środki bezpieczeństwa agentów.
7. Jakie techniki uczenia się są stosowane w systemach agentowych opisywanych w książce?
Publikacja omawia zarówno uczenie nieparametryczne (na przykładach, refleksja, uczenie doświadczeniowe), jak i uczenie parametryczne, w tym dostrajanie dużych modeli podstawowych, potężne małe modele, uczenie nadzorowane oraz uczenie ze wzmacnianiem.
8. Jakie są główne wyzwania związane z wdrażaniem systemów wieloagentowych i jak książka pomaga je przezwyciężyć?
Wdrożenie systemów agentowych jest wyzwaniem wymagającym intensywnego planowania. Książka przedstawia kompromisy projektowe (efektywność, skalowalność, niezawodność, koszty), wzorce architektoniczne oraz najlepsze praktyki, które pomagają w tworzeniu efektywnych i skalowalnych systemów wieloagentowych.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
64,35 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
54,45 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint