Az AI ügynökök fejlesztése egy új és izgalmas terület, amely az elmúlt években jelentős fejlődésen ment keresztül. A tartalom bemutatja azt az utat, amelyet a leggyorsabban követve bárki elsajátíthatja az AI ügynökök építésének alapjait, függetlenül attól, hogy korábban mennyi tapasztalata volt ezen a területen.
A bevezető röviden áttekinti, hogyan érdemes megismerkedni az egyes nagy nyelvi modellekkel (például Claude, Gemini, GPT), illetve mi különbözteti meg az AI ügynököket a hagyományos automatizálási rendszerektől. Felmerül a kérdés, mennyire fontos a megfelelő probléma kiválasztása, és mikor előnyös a már meglévő, kész AI eszközök használata a saját fejlesztés helyett.
A következő szakaszok a tanulási folyamat praktikus oldalára helyezik a hangsúlyt: elsőként a no-code AI eszközökkel való ismerkedés kerül előtérbe, majd áttérés történik arra, hogyan segíthetik a kódoló asszisztensek (például AI IDE-k) a fejlesztést. Vizsgálat tárgyává válik az ügynökök memóriája, eszközintegrációi, illetve olyan haladó témák, mint a multi-agent architektúrák és guardrail rendszerek.
Kiemelt szerephez jut az ügynökök élesítése (deployment), a felhőszolgáltatások használata, valamint a működés közbeni megfigyelés (observability) és értékelés kérdése. Felvetődik, hogyan lehet a hibákból és visszajelzésekből leghatékonyabban tanulni, hogy továbbfejlesszük az AI ügynököket.
A közösségi tanulás előnyeit, valamint az AI ügynöki szaktudás hasznosításának számos lehetőségét, így az automatizált vállalkozás építését, konzultációt vagy akár tartalomgyártást is részletesen körüljárja az anyag.
