Agenty AI w praktyce. Projektowanie, wdrażanie..
-
Autor: Valentina Alto
- Wydawca: Helion
- ISBN: 978-83-289-3663-8
- EAN: 9788328936638
- Oprawa: Miękka
- Seria: OKIEM EKSPERTA
- Format: 235x165mm
- Liczba stron: 240
- Rok wydania: 2026
- Wysyłamy w ciągu: po 25.08.2026
-
Brak ocen
-
54,19złCena detaliczna: 89,00 złNajniższa cena z ostatnich 30 dni: 54,19 zł
Agenty AI w praktyce. Projektowanie, wdrażanie i skalowanie autonomicznych systemów
Od teorii do praktyki buduj inteligentne agenty AI
Agenty AI rewolucjonizują sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią, przekształcając pasywne modele językowe w autonomiczne systemy zdolne do planowania, rozumowania i wykonywania złożonych zadań. W dobie gwałtownego rozwoju sztucznej inteligencji agenty AI stają się kluczowym elementem cyfrowej transformacji przedsiębiorstw, oferują bowiem bezprecedensowe możliwości automatyzacji procesów biznesowych i personalizacji usług. Ta technologia, która jeszcze niedawno była domeną laboratoriów badawczych, dziś znajduje praktyczne zastosowanie w każdej branży od obsługi klienta po zarządzanie finansami.
Książka stanowi kompleksowy przewodnik po projektowaniu, implementacji i wdrażaniu systemów agentowych AI w środowiskach produkcyjnych. Zawiera szczegółowe omówienie architektury agentów, ich kluczowych komponentów: pamięci, narzędzi, orkiestracji, a także praktycznych aspektów budowania aplikacji wieloagentowych. Prezentuje nowoczesne frameworki, jak LangChain i LangGraph, protokoły komunikacji między agentami (MCP, A2A, ACP), kluczowe zagadnienia etyczne i bezpieczeństwa. Nie brakuje tu również konkretnych przykładów implementacji, od prostych asystentów po złożone systemy współpracujących agentów, wraz z metodami oceny ich wydajności i niezawodności.
Praktyczne budowanie agentów AI z wykorzystaniem LangChain i LangGraph od prostych asystentów po złożone systemy wieloagentowe
Architektura i komponenty agentów: pamięć, narzędzia, orkiestracja, bazy wiedzy i strategie zarządzania kontekstem
Protokoły komunikacji nowej generacji (MCP, A2A, ACP) umożliwiające współpracę między agentami różnych platform
Systemy wieloagentowe: wzorce projektowe, hierarchie, przepływy pracy i koordynacja działań
Odpowiedzialna AI: etyka, bezpieczeństwo, filtry treści, zabezpieczenia i zgodność z regulacjami
Monitorowanie i ocena agentów z wykorzystaniem LangSmith i techniki optymalizacji wydajności
Przyszłość sieci agentowej (NLWeb) i transformacja internetu w kierunku współpracy człowiek agent
