Kołczan Książek
Załóż konto
Agenty AI w praktyce. Projektowanie, wdrażanie i skalowanie autonomicznych systemów1 / 1
Wydanie · 2026-01-01 · Softcover

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
Wydawca o tym wydaniu

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