Agen AI AZ

Repositori ini berisi kode untuk Pelatihan Online O'Reilly Live untuk Agen AI AZ

Kursus ini memberikan panduan komprehensif untuk memahami, menerapkan, dan mengelola agen AI baik pada tahap prototipe maupun produksi. Peserta akan mulai dengan konsep dasar dan secara progresif mempelajari topik yang lebih maju, termasuk berbagai kerangka kerja seperti CrewAI, LangChain, dan AutoGen serta agen bangunan dari awal menggunakan teknik rekayasa cepat yang kuat. Kursus ini menekankan penerapan praktis, membimbing peserta melalui latihan langsung untuk menerapkan dan menerapkan agen AI, mengevaluasi kinerjanya, dan mengulangi desainnya. Kami akan membahas aspek-aspek utama seperti proyeksi biaya, opsi sumber terbuka versus sumber tertutup, dan praktik terbaik dibahas secara menyeluruh untuk membekali peserta dengan pengetahuan untuk membuat keputusan yang tepat dalam proyek AI mereka.

Petunjuk Pengaturan

Menggunakan Lingkungan Virtual Python 3.11

Pada saat penulisan, kita memerlukan lingkungan virtual Python dengan Python 3.11.

Opsi 1: Python 3.11 Sudah Terinstal

Langkah 1: Verifikasi Instalasi Python 3.11

python3.11 --version

Langkah 2: Buat Lingkungan Virtual

python3.11 -m venv .venv

Ini membuat folder .venv di direktori Anda saat ini.

Langkah 3: Aktifkan Lingkungan Virtual

macOS/Linux:
```
 source .venv/bin/activate
```
jendela:
```
.venvScriptsactivate
```

Anda akan melihat (.venv) di prompt terminal Anda.

Langkah 4: Verifikasi Versi Python

python --version

Langkah 5: Instal Paket

pip install -r requirements.txt

Langkah 6: Nonaktifkan Lingkungan Virtual

deactivate

Opsi 2: Instal Python 3.11

Jika Anda tidak memiliki Python 3.11, ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk OS Anda.

macOS (Menggunakan Homebrew)

brew install [email protected]

Ubuntu/Debian

sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv

Windows (Menggunakan Penginstal Windows)

Buka Unduhan Python.
Unduh penginstal untuk Python 3.11.
Jalankan penginstal dan pastikan "Tambahkan Python 3.11 ke PATH" dicentang.

Verifikasi Instalasi

python3.11 --version

buku catatan

Di lingkungan yang diaktifkan, jalankan

python3 -m jupyter notebook

Menggunakan kerangka agen pihak ketiga
- Intro to CrewAI - Buku catatan pengantar untuk CrewAI
  - Lihat direktori streamlit untuk contoh penempatan kru pada aplikasi streamlit
- Pengantar OpenAI Swarm - Buku catatan pengantar untuk Swarm OpenAI
- Intro to LangGraph - Buku catatan pengantar untuk LangGraph
Mengevaluasi Agen
- Mengevaluasi Keluaran Agen dengan Rubrik - Menjelajahi perintah rubrik untuk mengevaluasi keluaran generatif. Buku catatan ini juga mencatat bias posisional ketika memilih respons agen.
  - Tingkat Lanjut - Mengevaluasi Keselarasan - Buku catatan yang lebih panjang melakukan analisis yang lebih mendalam tentang bagaimana LLM dapat menilai tanggapan agen
- Mengevaluasi Pemilihan Alat - Menghitung keakuratan pemilihan alat antara LLM yang berbeda dan mengukur bias posisi yang ada dalam LLM regresif otomatis
Membangun agen kita sendiri
- Langkah Pertama dengan Agen kami sendiri - Berusaha membangun kerangka agen kami sendiri
- Lihat Sasaran Pasukan untuk contoh sederhana kerangka agen saya
  - Pengantar Tujuan Pasukan - menggunakan kerangka kerja saya sendiri untuk melakukan beberapa tugas dasar
Paradigma Agen Modern
- Agen Rencanakan & Jalankan - Agen Rencanakan & Jalankan menggunakan perencana untuk membuat rencana multi-langkah dengan LLM dan pelaksana untuk menyelesaikan setiap langkah dengan menggunakan alat.
- Agen Refleksi - Agen Refleksi menggabungkan generator untuk melakukan tugas dan reflektor untuk memberikan umpan balik dan memandu peningkatan.

Pengajar

Sinan Ozdemir adalah Pendiri dan CTO LoopGenius di mana dia menggunakan AI tercanggih untuk membantu orang menjalankan iklan digital di Meta, Google, dan banyak lagi. Sinan adalah mantan dosen Ilmu Data di Universitas Johns Hopkins dan penulis berbagai buku teks tentang ilmu data dan pembelajaran mesin. Selain itu, ia adalah pendiri Kylie.ai yang baru diakuisisi, sebuah platform AI percakapan tingkat perusahaan dengan kemampuan RPA. Beliau meraih gelar master dalam Matematika Murni dari Universitas Johns Hopkins dan berbasis di San Francisco, CA.

Memperluas

Informasi Tambahan