1. 001. О чём этот курс

2. 002. Что такое AI-агент

3. 003. Почему AI-агенты считаются следующим крупным явлением

4. 004. Введение

5. 005. Среда: внешний мир, который агент воспринимает и с которым взаимодействует

6. 006. Датчики: как агент собирает данные о окружении

7. 007. Моделирование понимания информации агентами

8. 08. Правила и задачи принятия решений для управления действиями агентов

9. 009. Как агент формирует окружение

10. 010. Обновлённая среда

11. 011. Введение

12. 012. Ключевые характеристики AI-агентов

13. 013. Агент простого рефлекса

14. 014. Модельный рефлексный агент

15. 015. Агент, ориентированный на цель

16. 016. Агент на основе полезности

17. 017. Обучающий агент

18. 018. Введение

19. 019. Обучение у людей

20. 020. Обучение на основе внешних систем

21. 021. Введение

22. 022. Различение Workflows и Agents: агентные и неагентные AI

23. 023. Как AI-агенты рассуждают и реагируют

24. 024. Как интеллектуальные агенты мыслят без наблюдений

25. 025. Одиночные агенты

26. 026. Мультиагенты

27. 027. Введение

28. 028. Как внедрить AI-агентов в ваш бизнес

29. 029. Выбор модели

30. 030. Внешние инструменты, которые может использовать агент

31. 031. Настройка инструкций и лучшие практики Prompt Engineering

32. 032. Few Shot Prompting

33. 033. Логическая цепочка рассуждений

34. 034. Ограждения

35. 035. Важность человеческого вмешательства

36. 036. Как оценивать AI агентов

37. 037. Введение в N8n

38. 038. Типы нодов в N8n

39. 039. Проект, который мы создадим

40. 040. Определение личности агента: системный запрос

41. 041. Добавляем интеллект: заставляем ваш рабочий процесс думать

42. 042. Реализация памяти в N8n: создание памяти для вашего агента

43. 043. Интеграция инструментов Google Sheets и Gmail

44. 044. Создание финального результата

45. 045. Введение

46. 046. Ap Is

47. 047. Облачные сервисы

48. 048. Интеграция данных и знаний

49. 049. Фреймворки Разработки

50. 050. Деплоймент

51. 051. Ключевые преимущества AI-агентов

52. 052. AI-агенты как напарники

53. 053. Введение

54. 054. Агентные Воркфлоу против AI Агенты

55. 055. Основные компоненты AI агента

56. 056. Когда использовать AI-агентов и когда не стоит

57. 057. Почему архитектура имеет значение: Масштабирование, Надежность, Контроль

58. 058. Введение в раздел

59. 059. Общие принципы структурирования Prompt

60. 060. Фреймворки для создания подсказок

61. 061. Позитивное и негативное побуждение

62. 062. Цепочка размышлений Co T

63. 063. Введение в раздел

64. 064. Расширенный LLM

65. 065. Цепочка подсказок

66. 066. Маршрутизация

67. 067. Параллелизация

68. 068. Orchestrator Worker

69. 069. Оптимизация оценщика

70. 070. Введение в секцию

71. 071. Когда использовать архитектуру с одним агентом

72. 072. Рефлексия

73. 073. Действуй, размышляй, делай

74. 074. Рефлексия

75. 075. Введение в раздел

76. 076. Декомпозиция задачи

77. 077. Важность планирования

78. 078. План и решение

79. 079. Повторная разработка Woo

80. 080. Древо разума

81. 081. Введение в секцию

82. 082. Когда использовать одиночные и мультиагентные системы

83. 083. Вертикальные и горизонтальные архитектуры

84. 084. Трудности в групповых обсуждениях

85. 085. Наставник

86. 086. Иерархические команды

87. 087. Динамические команды

88. 088. Введение в раздел

89. 089. Агенты и асинхронное выполнение задач

90. 090. Метрики производительности: задержка и стоимость

91. 091. Обработка ошибок и восстановление

92. 092. Введение в раздел

93. 093. Краткосрочный буфер контекста

94. 094. Векторный магазин

95. 095. Уровень памяти для сущностей

96. 096. Введение в раздел

97. 097. Саморефлексия

98. 098. Человек в цепи управления

99. 099. Паттерны управления

100. 100. Ограждения и контроль политики

101. 101. Ограничение затрат

102. 102. A/B Шэдоу-тестирование

103. 103. Системы предвзятости и справедливости

104. 104. Введение в раздел

105. 105. Как измерить эффективность агента

106. 106. Оффлайн тесты производительности

107. 107. Онлайн метрики

108. 108. Введение

109. 109. Бизнес-приложения Lang Chain

110. 110. Чем Lang Chain так мощен

111. 111. О чём этот курс

112. 112. Токены

113. 113. Модели и цены

114. 114. Настройка пользовательской среды Anaconda для интеграции с Jupyter

115. 115. Получение Open AI API Key

116. 116. Установка API ключа как переменной окружения

117. 117. Первые шаги

118. 118. Роли системного пользователя и ассистента

119. 119. Создание саркастичного чатбота

120. 120. Температура, максимальное количество токенов и потоковая передача

121. 121. Фреймворк Lang Chain

122. 122. Чат Open AI

123. 123. Системные и человеческие сообщения

124. 124. Сообщения ИИ

125. 125. Шаблоны запросов и значения запросов

126. 126. Шаблоны и значения чат-промптов

127. 127. Шаблоны сообщений в чате Few Shot

128. 128. Парсер строкового вывода

129. 129. Парсер вывода списка через запятую

130. 130. Парсер вывода даты и времени

131. 131. Подключение модели запросов и процессора вывода

132. 132. Пакетная обработка

133. 133. Стриминг

134. 134. Классы Runnable и Runnable Sequence

135. 135. Цепочки с каналами и класс Runnable Passthrough

136. 136. Графики с Runnables

137. 137. Параллельные программы

138. 138. Параллельное соединение Runnable с другими Runnables

139. 139. Запуск Lambda

140. 140. Декоратор цепочки

141. 141. Как интегрировать пользовательские данные в LLM

142. 142. Введение в RAG

143. 143. Введение в загрузку и разбиение документов

144. 144. Введение в Document Embedding

145. 145. Введение в хранение, поиск и генерацию документов

146. 146. Индексация и загрузка документов с помощью PyPDFLoader

147. 147. Индексация загрузки документов с помощью Docx2txt Loader

148. 148. Индексация и разделение документов: теория текстового разделителя по символам

149. 149. Индексация и разделение документов с помощью разделителя текста

150. 150. Индексирование и разделение документов с Markdown Header Text Splitter

151. 151. Индексирование текстовых эмбеддингов с OpenAI

152. 152. Индексация и создание Chroma Vector Store

153. 153. Индексация, инспекция и управление документами в векторном хранилище

154. 154. Поиск по схожести данных

155. 155. Поиск с максимальной предельной релевантностью

156. 156. Ретривер на основе хранилища векторов

157. 157. Генерация и вставка документов

158. 158. Создание ответа

159. 159. Введение в модуль Lang Graph

160. 160. Что ты увидишь дальше

161. 161. Предварительные требования к модели

162. 162. Настройка окружения

163. 163. Состояния, узлы и рёбра

164. 164. Первый граф: импортирование необходимых классов

165. 165. Первый граф: Определение состояния и узла

166. 166. Первый граф: построение графа

167. 167. Условные связи, определение узлов и маршрутизирующая функция

168. 168. Условия перехода и построение графа

169. 169. Аннотированные конструкты и функции редуктора

170. 170. Функции-редьюсеры в действии

171. 171. Класс состояния сообщений

172. 172. Класс для удаления сообщений

173. 173. Обрезка сообщений

174. 174. Резюмирование сообщений

175. 175. Контрольные точки и потоки

176. 176. Кратковременная память с классом In Memory Saver

177. 177. Класс State Snapshot

178. 178. Долговременная память с SQLite

179. 179. Заключение

180. 180. Что включает курс

181. 181. Инструменты разработки агентов

182. 182. Почему Lang Graph

183. 183. Анатомия проекта Lang Graph

184. 184. Техники использования подсказок. Часть 1

185. 185. Техники запросов, часть 2

186. 186. Советы и хитрости в составлении подсказок

187. 187. Системный ввод против пользовательского ввода

188. 188. Создание чатбота-помощника для проекта

189. 189. Помощник по проектам: агент ReAct

190. 190. Обзор архитектуры React

191. 193. Установка Setup

192. 194. Создание инструмента для чтения файлов

193. 195. Создание инструментов API веб-поиска

194. 196. Интеграция инструментов в агент

195. 197. Создание узла ассистента

196. 198. Построение графа

197. 199. Запуск графа

198. 200. Добавление памяти

199. 201. Подключение к Lang Smith

200. 202. Обзор архитектуры ReWoo

201. 203. Определение состояния Re Woo и планировщика

202. 204. Создание узла планировщика

203. 205. Реализация Executor

204. 206. Реализация Решателя

205. 207. Подключение графа Re Woo

206. 208. ReAct против ReWoo

207. 209. Обзор проекта

208. 210. Человек в цикле HITL

209. 211. Параллелизация

210. 212. Инициализация состояния

211. 213. Создание человека в процессе

212. 214. Создание готовых узлов советника

213. 215. Узел коллекции и построение графа

214. 216. Завершение проекта