Бесплатный учебник по Agentic AI: от основ Python до архитектуры автономных агентов

Это самое толковое руководство по архитектуре ИИ-агентов за последнее время. Вместо абстрактных рассуждений автор Agentic AI: A Complete Learning Guide упаковал в 49 страниц плотный технический фундамент. Текст четко объясняет разницу между базовыми языковыми моделями и автономными системами. Современные агенты умеют планировать, обращаться к долгосрочной памяти и применять внешние инструменты для решения многошаговых задач.
Внутри собрано семь последовательных этапов обучения. Программа стартует с основ Python и математики, а затем переходит к векторным базам данных, тонкой настройке моделей и RAG. Каждая тема сопровождается разбором терминов и практическими задачами. Особенно хорошо проработана часть с архитектурой: как именно алгоритм оценивает контекст, принимает решения и корректирует собственные ошибки. Такой системный подход в открытых материалах встречается крайне редко!
Пособие отлично подойдет инженерам, которые хотят структурировать знания и понять реальные механики под капотом ИИ. Материал не требует академического бэкграунда, но заставляет писать код и вникать в логику работы LLM. Это крепкая база для перехода от сборки простых чат-ботов к проектированию независимых агентов.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад