Этот буткемп охватывает весь фреймворк LangChain, позволяя создавать AI-агентов на Python. Вы исследуете шаблоны подсказок, составление цепей, инструменты агентов, память диалогов и поиск по документам. Через интерактивные блокноты и подробные упражнения вы реализуете чатботов, автоматизированные рабочие процессы, системы вопросов и ответов, а также настраиваемые цепочки агентов. По окончании курса вы научитесь развертывать и оптимизировать LangChain-агентов для различных задач.
Основные функции LangChain with Python Bootcamp
Создание и управление шаблонами подсказок
Композиция цепей для многопроходных рабочих процессов
Интеграция инструментов агентов (API, базы данных, поиск)
Репозиторий Berkeley Pacman Projects предлагает модульную кодовую базу на Python, в которой пользователи могут создавать и тестировать агентов ИИ в лабиринте Pacman. Мы руководствуемся обучением без предварительной информации и с ней (DFS, BFS, A*), состязательным многоагентным поиском (minimax, alpha-beta-отсечение) и обучением с подкреплением (Q-обучение с извлечением признаков). Встроенные графические интерфейсы визуализируют поведение агентов в реальном времени; встроенные тесты и автоградера проверяют правильность. Итеративно совершенствуя алгоритмы, пользователи приобретают практический опыт в исследовании пространства состояний, проектировании эвристик, состязательном рассуждении и обучении на основе наград в рамках единой игровой среды.