Anthropic. Kolm Anthropicu inseneri käivad läbi kõige tavalisemad lõksud, mida nad näevad — agendid, mis ei tea, millal peatuda, üle-promptimine süsteemi promptis selle asemel et keskkonda parandada, mitme-agendi disainide kulu, mida tegelikult kellelegi vaja polnud. Kasulik kohe pärast Barry ettekannet; sa tunned ära samad mustrid teisest nurgast.
Saad tehnilise mustri teemal "Agentide disainimine, mis igavesti silmuses ei käi" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
Viimati üle vaadatud: 18. mai 2026
Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.
18 minutitNäed, kuidas kinnitusväravaid saab ehitada selgete töövoo kontrollpunktidena, mitte mitteametliku käsitsi ülevaatusena pärast probleemi tekkimist.
4 minutitSaad aru, miks mitmekeelsed embedding-mudelid on olulised privaatse siseotsingu jaoks ja kus kohalik otsing võib vähendada andmete paljastamise riski.
17 minutitSea üles mitme agendiga kodeerimistöövoog selgete ülevaatuspiiridega, et genereeritud muudatused püsiksid väikesed, testitud ja omanikuga.
Hoolikalt valitud välised kursused, mis aitavad sellesse teemasse sügavamalt minna.
Coursera · Vanderbilt UniversityDr. Jules White
Selgeim teekond kohast "kasutan ChatGPT-d brauseriaknas" kohani "tehisintellekt käivitab minu eest töövooge". Zapieri-põhine spetsialiseerumine ei eelda Pythonit ja aitab ehitada automaatikaid e-kirjade, tabelite, kulude ja igapäevaste korduvtööde jaoks.
DeepLearning.AIJoão Moura (Founder, CrewAI)
Toimib korraga meie müügi- ja klienditoe vertikaali valikuna ning tõeliselt praktilise agentide ehitamise kursusena: ehitad agentse müügitoru (müügivihjete skoorimine, personaliseeritud kontaktivõtt) ja klienditoe andmeülevaate toru kaheks viiest praktilisest projektist, õpetajaks CrewAI enda asutaja. Nõuab Pythoni põhiteadmisi, seega istub meie teiste ehitaja-raja kursuste juures, mitte koodivabade valikute juures.
Hugging FaceHugging Face
Kõige selgem avatud lähtekoodiga käsitlus agentsetest süsteemidest. Kursus ei lukusta sind ühe müüja virna, vaid võrdleb raamistikke, mida arendajad päriselt hindavad: smolagents, LlamaIndex ja LangGraph.
