AIKitchen предоставляет разработчикам дружественный Python-инструментарий, позволяющий составлять AI-агентов в виде модульных строительных блоков. В его основе лежит определение пайплайнов со стадиями для предварительной обработки входных данных, вызова LLM, выполнения инструментов и извлечения памяти. Интеграции с популярными провайдерами LLM обеспечивают гибкость, в то время как встроенные хранилища памяти отслеживают контекст диалога. Разработчики могут вставлять пользовательские задачи, использовать расширенную генерацию с поиском для доступа к знаниям и собирать стандартизированные метрики для мониторинга производительности. Фреймворк также включает возможности оркестрации рабочих процессов, поддерживая последовательные и условные сценарии для нескольких агентов. Благодаря плагин-архитектуре AIKitchen упрощает разработку энд-ту-энд агентов — от прототипирования исследовательских идей до развертывания масштабируемых цифровых работяг в продуктивных средах.

Данный курс предоставляет разработчикам пошаговые руководства по реализации различных AI-агентов в экосистеме Hugging Face. В нем рассказано о использовании Transformers для понимания языка, генерации с дополнением поиска, интеграции внешних API-инструментов, цепочке подсказок и тонкой настройке поведения агентов. Студенты создают агенты для проверки документов, диалоговых помощников, автоматизации рабочих процессов и многослойного рассуждения. Через практические ноутбуки пользователи настраивают оркестрацию агентов, обработку ошибок, стратегии памяти и шаблоны развертывания для создания надежных, масштабируемых и Antwort führt AI-ассистентов для поддержки клиентов, анализа данных и генерации контента.