Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 21 jam
Kerangka Materi
Pengenalan Lingkungan Python untuk Pengembangan Agen
- Menyiapkan Python, lingkungan virtual, dan manajemen dependensi
- Memanfaatkan Git dan Docker untuk versioning dan isolasi
- Praktik terbaik untuk lingkungan yang dapat direproduksi
Ikhtisar SDK dan Framework Agen
- LangChain, AutoGen, dan SDK baru lainnya
- Struktur dan siklus hidup agen: persepsi, penalaran, dan aksi
- Membandingkan kemampuan SDK dan gaya arsitektur
Membangun Agen Fungsional dalam Python
- Membuat agen sederhana dengan LangChain
- Menghubungkan agen ke tool dan API eksternal
- Menangani input/output, memori, dan persistensi
Integrasi Tool dan API
- Menentukan dan mendaftarkan tool untuk penggunaan agen
- Integrasi API yang aman dan manajemen kunci
- Memanfaatkan sumber data eksternal dan panggilan fungsi kustom
Orkestrasi Agen dan Pola Komunikasi
- Kolaborasi multi-agen menggunakan AutoGen
- Delegasi tugas dan logika perencanaan
- Orkestrasi berbasis peristiwa dan asinkron
Pengujian, Debugging, dan Observabilitas
- Menguji agen dengan input mock dan lingkungan terkendali
- Debugging alur pesan dan penulisan tool
- Implementasi pencatatan terstruktur dan metrik kinerja
Deployment dan Pertimbangan Produksi
- Pengemasan dan kontainerisasi layanan agen Python
- Integrasi dengan pipeline CI/CD
- Penyesuaian skala, pemantauan, dan pemeliharaan agen yang berjalan lama
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang pemrograman Python dan manajemen paket
- Pengalaman dengan API REST dan struktur data JSON
- Pengenalan dasar terhadap I/O asinkron dalam Python
Audien
- Engineer backend
- Engineer platform
- Engineer ML
