![[Recenzja] 30 Agents Every AI Engineer Must Build (Imran Ahmad) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2570696/c1a-085k3-mkqk043vs67r-0ho2zi.jpg)
Show Notes
30 Agents Every AI Engineer Must Build (Imran Ahmad)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1806109018?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/30-Agents-Every-AI-Engineer-Must-Build-Imran-Ahmad.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/artificial-intelligence-for-beginners-4-books-in-1/id6790568768?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=30+Agents+Every+AI+Engineer+Must+Build+Imran+Ahmad+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1806109018/
#cyklpoznawczyagenta #agencireaktywniideliberatywni #pamięćwektorowairetrieval #MCPikomunikacjaA2A #ewaluacjaiguardraileagentów #30AgentsEveryAIEngineerMustBuild
Książka 30 Agents Every AI Engineer Must Build Imrana Ahmada jest technicznym przewodnikiem po projektowaniu agentów AI, czyli systemów opartych na dużych modelach językowych, które nie tylko odpowiadają na pytania, lecz także obserwują kontekst, podejmują decyzje i korzystają z narzędzi. Autor traktuje agentowość jako zagadnienie inżynierii oprogramowania, a nie wyłącznie sztuki pisania promptów. Omawia trzydzieści architektur i wzorców mających zastosowanie w systemach produkcyjnych, od prostych agentów reaktywnych po układy planujące i współpracujące zespoły agentów. Książka łączy podstawy, takie jak percepcja, pamięć, rozumowanie i planowanie, z wyborem frameworków, integracją danych oraz wdrażaniem w chmurze. Ważną częścią są zagadnienia niezawodności, bezpieczeństwa, oceny jakości i zarządzania cyklem życia rozwiązania. Publikacja jest skierowana przede wszystkim do programistów Pythona, inżynierów AI, badaczy uczenia maszynowego i liderów technicznych. Jej celem jest pokazanie, jak zamienić możliwości LLM w kontrolowane, skalowalne systemy wykonujące rzeczywiste zadania.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1806109018?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/30-Agents-Every-AI-Engineer-Must-Build-Imran-Ahmad.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/artificial-intelligence-for-beginners-4-books-in-1/id6790568768?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=30+Agents+Every+AI+Engineer+Must+Build+Imran+Ahmad+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1806109018/
#cyklpoznawczyagenta #agencireaktywniideliberatywni #pamięćwektorowairetrieval #MCPikomunikacjaA2A #ewaluacjaiguardraileagentów #30AgentsEveryAIEngineerMustBuild
Książka 30 Agents Every AI Engineer Must Build Imrana Ahmada jest technicznym przewodnikiem po projektowaniu agentów AI, czyli systemów opartych na dużych modelach językowych, które nie tylko odpowiadają na pytania, lecz także obserwują kontekst, podejmują decyzje i korzystają z narzędzi. Autor traktuje agentowość jako zagadnienie inżynierii oprogramowania, a nie wyłącznie sztuki pisania promptów. Omawia trzydzieści architektur i wzorców mających zastosowanie w systemach produkcyjnych, od prostych agentów reaktywnych po układy planujące i współpracujące zespoły agentów. Książka łączy podstawy, takie jak percepcja, pamięć, rozumowanie i planowanie, z wyborem frameworków, integracją danych oraz wdrażaniem w chmurze. Ważną częścią są zagadnienia niezawodności, bezpieczeństwa, oceny jakości i zarządzania cyklem życia rozwiązania. Publikacja jest skierowana przede wszystkim do programistów Pythona, inżynierów AI, badaczy uczenia maszynowego i liderów technicznych. Jej celem jest pokazanie, jak zamienić możliwości LLM w kontrolowane, skalowalne systemy wykonujące rzeczywiste zadania.
