Anthropic. Kolme Anthropicin insinööriä käy läpi yleisimmät sudenkuopat, joita he näkevät — agentit, jotka eivät tiedä milloin lopettaa, ylikehottaminen järjestelmäkehotteessa ympäristön korjaamisen sijaan, moniagenttisuunnittelujen kustannus, joita kukaan ei todella tarvinnut. Hyödyllinen heti Barryn puheen jälkeen; tunnistat samat mallit eri kulmasta.
Sudenkuoppakatalogi toimii myös katselmustarkistuslistana: pysäytyssäännöt, kehote-versus-ympäristö -korjaukset ja se, tarvittiinko moniagenttisuunnittelua koskaan.
Tunnista yleiset agenttien rakentamisen sudenkuopat ennen useiden agenttien, monimutkaisten kehotteiden tai piilotetun tilan lisäämistä.
Katso ensisijainen valinta ensin — tämä olettaa saman lähtötason ja lisää kenttäsudenkuoppia.
Viimeksi tarkistettu: 18.5.2026
Jatka samalla oppimisreitillä seuraaviin valikoituihin oheisvideoihin.
190 minuuttiaOsaat rakentaa LangGraph-agentin tyypitetyllä tilalla, ehdollisella reitityksellä, checkpointteilla ja työkalujen käytöllä sekä tuntea, missä eksplisiittisyys maksaa itsensä takaisin.
8 minuuttiaYmmärrä, miten pitkä konteksti voi epäonnistua epäselvyyden ja häiriötekijöiden alla, sitten suunnittele testit tuon riskin ympärille.
7 minuuttiaErota lyhytaikaisen ja pitkäaikaisen muistin päätökset ja päätä, milloin agentin muisti pitäisi kirjoittaa.
Valikoituja ulkoisia kursseja, jotka käsittelevät aiheita tarkemmin.
Microsoft (open-source, via GitHub Pages)Microsoft Copilot Studio team
The deeper, production-minded counterpart to our beginner no-code pick: a free, open-source, rank-based curriculum that takes you from zero Copilot Studio experience through MCP integrations and multi-agent orchestration, all without writing traditional code. It's the no-code answer to 'now I want to go further than a quick-start,' which our catalog didn't have.
Anthropic AcademyAnthropic Academy
MCP on protokolla, joka hiljalleen korvaa yksittäiset työkalujen integraatiot AI-työkalujen ekosysteemissä. Opiskele sitä lähteestä. Lopussa olet rakentanut ja asentanut omansa MCP-palvelintaan, yhdistänyt LLM-asiakkaan siihen ja ymmärtänyt miksi tämä standardi on lähimmätä USB-C:ään kentässä.
DeepLearning.AIJoão Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.
