AWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)
AWS Events. See lühiettekanne nimetab ärilised hetked, kus inimese kontroll on vajalik: kõrge mõjuga otsused, tagasipööramatud tegevused, regulatiivsed nõuded, usalduse kasvatamise faas, ebaselged erandid ja kontrollitud taandumine. Samuti näitab see konkreetseid mehhanisme, näiteks MCP täpsustusküsimusi, Step Functionsi callback-ootamist ja kinnitussõlmi.
AI Experti märkus
AWS-i teenusenimed ja eelvaates funktsioonid võivad muutuda. Kasuta otsustuskriteeriume ning peatamise-jätkamise mustrit, seejärel ehita samad kontrollid enda tegelikku tehnilisse keskkonda.
Mida sellest videost kaasa võtta
Näed, kuidas kinnitusväravaid saab ehitada selgete töövoo kontrollpunktidena, mitte mitteametliku käsitsi ülevaatusena pärast probleemi tekkimist.
Mida enne vaadata või teada
Kasuks tuleb kogemus sündmuspõhiste töövoogude, pilveorkestreerimise või agentide tööriistaliidestega.
Järgmisena vaata
Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.
Seotud videod
Mine sügavamale
Hoolikalt valitud välised kursused, mis aitavad sellesse teemasse sügavamalt minna.
Coursera · Vanderbilt UniversityChatGPT: Excel at Personal Automation with GPTs, AI & Zapier
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.
Hugging FaceAI Agents Course
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.