Ebben az összefoglalóban villámgyors áttekintést kapunk az Agentic AI témájáról Andrew Ng DeepLearning.AI kurzusa alapján, amely öt modulon keresztül mutatja be az ügynökalapú mesterséges intelligencia alapjait.
Az első részben bemutatásra kerül, mi is az az agentic workflow: egy olyan folyamat, amelyben egy LLM-alapú alkalmazás lépésről lépésre képes összetett feladatokat elvégezni. Megismerhetjük, hogyan működik a kevésbé autonóm, jól meghatározott lépéseken alapuló ügynök, valamint a nagyobb szabadsággal rendelkező, kreatívabb, autonómabb rendszerek közötti különbségeket, illetve a döntéshozatal előnyeit és kockázatait.
A kurzus rávilágít az agentic rendszerek három fő építőelemére: modellek, eszközök (tools) és értékelések (evaluations). Ezen elemek segítségével demonstrálja, hogyan lehet gyakorlati problémákat AI-alapú, ügynöki megoldásokkal kezelni, például ügyfélszolgálati folyamatok automatizálása esetén. Az értékelések kiemelt szerepet kapnak, hiszen ezek teszik lehetővé az AI-rendszer objektív visszamérését és fejlesztését.
A következő modulokban négy jelentős agentic dizájn mintát ismerhetünk meg: a reflektálási és eszközhasználati mintáktól az összetettebb, tervezésen vagy többügynökös rendszeren alapuló megközelítésekig. Ezek különböző autonómia szinteket képviselnek, eltérő kiszámíthatóságot, rugalmasságot és potenciált kínálnak.
Külön kitekintés szól az értékelési módszerek típusairól: mikor lehet objektív vagy szubjektív egy értékelés, hogyan lehet példányszerű igazsághoz kötni az eredményeket, vagy univerzális mércét használni – példákon és kódrészleteken keresztül világítva meg ezek gyakorlati alkalmazását.
A tananyag foglalkozik az AI-ügynökök fejlesztési sajátosságaival, felhívva a figyelmet arra is, hogy az ilyen rendszerek sikeres megvalósítása nem feltétlenül igényel programozói tudást, hiszen no-code megoldásokkal is elérhetők ezek a funkcionalitások. Praktikus forrásokat és keretrendszereket is bemutat, amelyekkel könnyebben el lehet indulni az AI-ügynökök bevezetésében különböző üzleti folyamatokban.
