Ebook details

Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania

Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania

Mariusz Hofman

EBOOK
Buy a title on ebookpoint.pl

Agenci, którzy stoją po stronie biznesu

Agenci AI to algorytmy wykorzystujące modele językowe jako reasoning engine. Są one zdolne do postrzegania otoczenia, rozumowania i podejmowania decyzji, co czyni je przydatnymi w wielu dziedzinach biznesu, między innymi:

  • w spersonalizowanej obsłudze klienta
  • w automatyzacji procesów biznesowych
  • w zaawansowanej analityce biznesowej
  • we wspieraniu ludzi pracujących w takich działach jak HR czy R&D

Użycie agentów AI może przynieść firmom wymierne oszczędności, usprawnić proces podejmowania decyzji i w efekcie zagwarantować trwałą przewagę konkurencyjną.

Autor tej książki stawia sobie za cel wyjaśnienie istoty agentów opartych na modelach językowych, a także omówienie ich kluczowych architektur - od prostych, wyspecjalizowanych rozwiązań po złożone systemy współdziałających ze sobą agentów. Dodatkowo prezentuje przykłady zastosowań wybranych konfiguracji w realiach quasi-biznesowych.

Wstęp

Rozdział 1. Podstawowe zagadnienia dotyczące agentów bazujących na modelach językowych

  • 1.1. Istota i rodzaje agentów AI
  • 1.2. Rozwój modeli językowych
  • 1.3. Agenci AI bazujący na modelach językowych
  • 1.4. Przegląd bibliotek do implementacji agentów bazujących na modelach językowych
    • 1.4.1. LangChain i LangGraph
    • 1.4.2. AutoGen

Rozdział 2. Konfiguracja agentów bazujących na modelach językowych

  • 2.1. Logika działania agenta bazującego na modelu językowym
  • 2.2. Prompt jako kluczowy element konfiguracji agenta
    • 2.2.1. Określanie profilu agenta
    • 2.2.2. Definiowanie sposobu rozumowania agenta
    • 2.2.3. Przygotowywanie promptu agenta
  • 2.3. Rola narzędzi w zwiększaniu potencjału agenta
    • 2.3.1. Istota narzędzi
    • 2.3.2. Definiowanie narzędzi dostępnych dla agenta
  • 2.4. Pamięć i jej rola w działaniu agenta
  • 2.5. Nabywanie zdolności przez agentów

Rozdział 3. Podstawowe implementacje agentów bazujących na modelach językowych

  • 3.1. RAG Agent (LangChain)
  • 3.2. Chat Agent (AutoGen)
  • 3.3. Data Agent
    • 3.3.1. Pandas DataFrame Agent (LangChain)
    • 3.3.2. SQL Agent (LangChain)
  • 3.4. Graph Agent (LangGraph)

Rozdział 4. Współdziałanie wielu agentów bazujących na modelach językowych

  • 4.1. Różnice pomiędzy rozwiązaniami single i multi-agent
  • 4.2. Implementowanie rozwiązań wieloagentowych
    • 4.2.1. Profilowanie agentów w rozwiązaniach wieloagentowych
    • 4.2.2. Mechanizmy komunikowania się agentów
    • 4.2.3. Wzorce przepływu pracy pomiędzy wieloma agentami
  • 4.3. Przykładowe konfiguracje rozwiązań wieloagentowych
    • 4.3.1. Czat sekwencyjny (LangGraph)
    • 4.3.2. Czat grupowy (AutoGen)
    • 4.3.3. Logika state flow (AutoGen)
  • 4.4. Kierunki rozwoju rozwiązań wieloagentowych (MCP, A2A)

Rozdział 5. Przykładowe zastosowania wybranych konfiguracji agentów

  • 5.1. Wykorzystanie konfiguracji Plan and Execute
  • 5.2. Zastosowanie konfiguracji Agents Debate
  • 5.3. Zastosowanie konfiguracji Assistant Agent
  • 5.4. Zastosowanie konfiguracji Teacher-Student

Zakończenie

Bibliografia

Skorowidz

  • Title:Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania
  • Author:Mariusz Hofman
  • ISBN:978-83-289-3666-9, 9788328936669
  • Date of issue:2025-12-02
  • Format:Ebook
  • Item ID: agenai
  • Publisher: Helion