Der Hugging Face Agents Kurs ist ein umfassender Lernpfad, der Nutzer durch Design, Implementierung und Einsatz autonomer KI-Agenten führt. Er umfasst Code-Beispiele für das Verketteten von Sprachmodellen, die Integration externer APIs, die Erstellung eigener Prompts und die Bewertung von Agentenentscheidungen. Teilnehmer bauen Agenten für Aufgaben wie Fragen beantworten, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung, und sammeln praktische Erfahrungen mit Hugging Face Transformers, der Agent API und Jupyter-Notebooks, um die KI-Entwicklung in der Praxis zu beschleunigen.

AnyAgent ist ein flexibles Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten zu konstruieren, die reasoning, Planung und Ausführung von Aufgaben in verschiedenen Domänen beherrschen. Es bietet einen integrierten Planer für die Verkettung von Aktionen, konfigurierbare Speicherspeicher für langfristigen Kontext und einfache Anbindung an externe Tools und APIs. Durch eine einfache deklarative DSL können Sie benutzerdefinierte Fähigkeiten definieren, Ereignisprotokollierung integrieren und nahtlos zwischen LLM-Backends wechseln. Ob für Kundenservice-Bots, Datenanalyse-Assistenten oder Forschungsprototypen – AnyAgent beschleunigt die Erstellung von Agenten mit robuster Architektur, modularen Komponenten und Erweiterbarkeit für Szenarien der realen Welt.

Dieses Bootcamp deckt den LangChain-Rahmen von Anfang bis Ende ab und ermöglicht es Ihnen, AI-Agenten in Python zu erstellen. Sie erkunden Prompt-Vorlagen, Kettenzusammenstellung, Agenten-Tools, Konversationsspeicher und Dokumentenabruf. Durch interaktive Notizbücher und detaillierte Übungen implementieren Sie Chatbots, automatisierte Arbeitsabläufe, Frage-Antwort-Systeme und benutzerdefinierte Agentenketten. Am Ende des Kurses verstehen Sie, wie man auf LangChain basierende Agenten für verschiedene Aufgaben bereitstellt und optimiert.

NuMind ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Benutzer maßgeschneiderte NLP-Modelle entwickeln können, indem sie einer KI beibringen, spezifische Informationsextraktionsaufgaben auszuführen. Es automatisiert mehrere Prozesse, darunter Klassifizierung, Benennung von Entitäten (NER) und Datenstrukturierung, sodass Benutzer aus unstrukturierten Texten bedeutungsvolle Einblicke gewinnen können. Die Plattform unterstützt mehrsprachige Modelle und bietet kollaborative Tools, GPU-Optimierung und umfangreiche API-Zugriffe, die speziell für eine einfache Bereitstellung in realen Anwendungen konzipiert sind.