Agentic AI mérnökség Pythonnal – Autonóm ügynökök létrehozása Képzés

Agentic AI alapjai

• Mi az autonóm ügynök: definíciók és taxonómia
• Agent loop: érzékelés, döntés, cselekvés, megfigyelés ciklusa
• Minták az ügynökök felelősségi körének és hatókörének meghatározásához

Python eszközök és ügynök SDK-k

• LangChain és hasonló SDK-k használata az ügynökök alapozásához
• Aszinkron programozás, feladatsorok és alkörtvált-kezelés
• Csomagolás, virtuális környezetek és reprodukálható fejlesztési munkafolyamatok

Külső eszközök és API-k integrálása

• Eszközfelületek tervezése és biztonságos eszközkihívás-minták
• Kapcsolódás web API-khoz, adatbázisokhoz és belső szolgáltatásokhoz
• Hitelesítési adatok, titkok és minimális jogosultságú hozzáférés kezelése

Memória, állapot és kontextus kezelés

• Rövid távú kontextusablakok és prompt mérnöki technikák
• Hosszú távú memóriaarchitektúrák: Redis, vektortárolók, lekérdezés-augmentáció (RAG)
• Konzisztencia, cache stratégiák és memória-higiénia

Orkesztráció, tervezés és több lépésű munkafolyamatok

• Cselekvések összekapcsolása, alügynökök és feladat-bontás
• Tervezési algoritmusok vs. heurisztikus orkesztráció
• Hibák, újrapróbálkozások és kompenzáló műveletek kezelése

Biztonság, tesztelés és megfigyelhetőség

• Védelem modelljei, red-teaming és bemenet/kimenet szanáció
• Egység-, integrációs és végpont-végpont tesztek ügynökökhöz
• Naplózás, metrikák, követés (tracing) és riasztás az ügynök viselkedéséhez

Üzembe helyezés, méretezés és MLOps ügynököknek

• Containerizálás, CI/CD csövek és kiadási stratégiák
• Költségek kontrollja, ráta-korlátozás és erőforrás-optimalizálás
• Megfigyelés, kormányzati (governance) és operatív játéktétek

Összefoglaló és következő lépések