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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
जानिए AI agents क्या होते हैं, वे पारंपरिक automation और AI सिस्टम्स से कैसे अलग हैं, और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं। आप customer support bots और travel agents जैसे वास्तविक उदाहरणों के जरिए memory, tools, और orchestration जैसे प्रमुख घटकों को समझेंगे।
Thought-Action-Observation (TAO) लूप और ReAct prompting जैसे फ़्रेमवर्क्स के माध्यम से गहराई से जानिए कि AI agents कैसे सोचते और कार्य करते हैं। आप सीखेंगे कि एजेंट्स टूल्स, environments और एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, जिससे उन्नत multi-agent सिस्टम्स की ओर बढ़ने की नींव बनती है।
इरादे और सावधानी के साथ AI agents का उपयोग और डिज़ाइन करना सीखिए। इस अध्याय में आवश्यक guardrails, व्यावहारिक best practices, और यह आकलन शामिल है कि agentic समाधान कब उपयुक्त हैं—ताकि आप वास्तविक दुनिया में agentic सिस्टम्स को नैतिक और प्रभावी ढंग से लागू कर सकें।
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