A videó részletesen bemutatja, hogyan lehet AI ügynököket (AI agents) építeni lépésről lépésre, különös tekintettel mind a no-code, mind a kód alapú megoldásokra. A szerző személyes élményekkel színesíti az előadást, például a stream előtti technikai problémák vagy a gépcsere apropóján.
A fő témakörök közé tartozik az AI ügynökök alapvető komponenseinek (modellek, eszközök, tudásbázis/memória, hang- és beszédképességek, guardrails, orkestráció) ismertetése, valamint ezek tervezésének fontossága. Külön kiemelésre kerül, hogy gyakran figyelmen kívül hagyják a szerkezet átgondolását, és sokan rögtön a megvalósításra ugranak, ami később problémákhoz vezethet.
Különféle mintázatok (pattern-ek) is bemutatásra kerülnek az AI workflow-k terén, például: prompt chaining, routing, parallelizáció, orchestrator-worker, evaluator-optimizer és autonóm ügynökök. Ezek tipikus felhasználási szituációi, előnyei és lehetséges kihívásai is szóba kerülnek.
A demonstrációk között láthatunk egy AI-hírek aggregátort, amely különböző forrásokból gyűjti a híreket és WhatsApp-ra küldi az összefoglalót, illetve egy napi költségkövető chatbotot is, amely szintén WhatsApp-on keresztül működik, képes kezelni szöveges, képes és hangüzeneteket, valamint összesíti az adatokat nap végén.
A videó jelentős hangsúlyt fektet a tervezésre, a komponensek célszerű kiválasztására, valamint a workflow-k logikai felépítésére. Egyik központi kérdése, hogy mikor elegendőek az egyszerűbb mintázatok, mikor kell bonyolultabb rendszert kialakítani, illetve hol húzódnak a no-code és a kód alapú fejlesztés határai. Vizsgálja, hogy milyen kompromisszumokkal járnak az egyes megközelítések, valamint milyen típusú ügynököt érdemes választani adott feladatra.
