Agenty AI w praktyce. Projektowanie, wdrażanie i skalowanie autonomicznych systemów
VAValentina Alto- Przekład
- Piotr Rajca
- 2026
- rok wydania
- 240
- stron
- polski (Polska)
- język
- Softcover
- typ okładki
- Wydawca
- Helion
- Przekład
- Piotr Rajca
- Tytuł oryginału
- AI Agents in Practice: Design, implement, and scale autonomous AI systems for production · angielski
- ISBN-13
- 978-83-2893-663-8
- EAN
- 9788328936638
- Data wydania
- 2026-01-01
- Książka
- Agenty AI w praktyce. Projektowanie, wdrażanie i skalowanie autonomicznych systemów · 1 wydanie
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
