Odkryj, co decyduje o sukcesie agenta AI w środowisku produkcyjnym – i dlaczego tak wiele z nich po drodze zawodzi! Poznaj kluczowe zasady projektowania agentów przygotowanych do skalowania: solidną infrastrukturę i narzędzia, modularną architekturę oraz ciągłą ewaluację i pętle informacji zwrotnej.

Agenci AI w akcji

Opcje

Inne automatyzacje

Agenty AI

Agent czy nie agent

Aplikacje agentyczne

Zasady projektowania skalowalnych agentów

Modularność

Solidna infrastruktura i narzędzia

Ciągła ewaluacja

Strategie skalowalnego projektowania

Filary skalowalnego projektowania w praktyce

Jak skalują się agenty AI (i jak zawodzą)

Skaluj bez strachu!

Wyższe koszty

Niższe koszty

Rachunek agentowy

Zabezpieczenia, inaczej porażka

Projektowanie skalowalnych agentów

Poznaj kluczowe strategie zapewniające skalowalność agenta już na etapie jego rozwijania. Dowiedz się, jak Model Context Protocol (MCP) i protokół Agent-to-Agent (A2A) wspierają skalowalność poprzez standaryzację.

Wzorce projektowe systemów wieloagentowych

Przejście od pojedynczego agenta do systemu wieloagentowego

Wzorce projektowe dla systemów wieloagentowych

Model Context Protocol (MCP)

Poznaj MCP

MCP w roli gwiazdora

Klienci, serwery i wszystko pomiędzy

Protokół Agent-to-Agent (A2A)

Karty agentów – złap je wszystkie!

MCP i A2A: przyjaciele czy wrogowie?

Rozwijanie agentów z myślą o skalowalności

Czas na produkcję – ale nie tak szybko! Zbuduj solidne środowisko testowe, które da ci pewność, że agent AI będzie działać niezawodnie w środowisku produkcyjnym. Wybierz najlepszą strategię wdrożenia dla swojego przypadku użycia i naucz się integrować źródła danych w czasie rzeczywistym z systemem agentowym.

Od prototypu do produkcji

Solidne testowanie agenta

Co jeszcze trzeba sprawdzić?

Szybkie i wydajne pobieranie danych

Wartość danych w czasie rzeczywistym

Łagodne zarządzanie błędami: ograniczanie ryzyka

Ponowne próby z wykładniczym opóźnieniem

Ustalamy zasady!

Gratulacje!

Wdrażanie agentów na produkcję w skali

Cheat Sheet

Course Glossary

Dlaczego tak wiele systemów agentowych nie pokonuje przepaści między środowiskiem deweloperskim a produkcją? W tym kursie znajdziesz odpowiedź! Dowiesz się, jak projektować i rozwijać agentów AI z myślą o skalowalności, opierając się na trzech filarach skalowalności systemów agentowych: solidnej infrastrukturze i narzędziach, modularnej architekturze oraz ciągłej ewaluacji i pętlach informacji zwrotnej. Poznasz frameworki agentowe, takie jak Model Context Protocol (MCP) i protokół Agent-to-Agent (A2A), które umożliwiają sprawniejszą i szybszą integrację źródeł danych z agentami. Na koniec poznasz strategie testowania i wdrażania, które pozwolą twojemu agentowi dostarczać realną wartość.

Filmy zawierają transkrypcje na żywo, które możesz wyświetlić, klikając „Pokaż transkrypcję" w lewym dolnym rogu odtwarzacza.

Glosaariusz kursu znajdziesz po prawej stronie, w sekcji zasobów.

Aby uzyskać punkty CPE, musisz ukończyć kurs i uzyskać co najmniej 70% punktów w ocenie kwalifikacyjnej. Do oceny możesz przejść, klikając powiadomienie o punktach CPE po prawej stronie.

<h2>Projektuj i rozwijaj agentów do skalowania</h2>
Dowiedz się, jak projektować i rozwijać agentów AI z myślą o skalowalności, kierując się trzema filarami skalowalności agentowej: modułowością, odpornością i adaptacyjnością. Odkryj, co sprawia, że agent odnosi sukces w środowisku produkcyjnym, i dlaczego tak wielu ma trudności, by tam dotrzeć.<br><br><h2>Odkryj moc MCP i A2A</h2>
Protokół Model Context Protocol (MCP) opracowany przez Anthropic zrewolucjonizował interoperacyjność agentów, tworząc ujednolicone podejście do łączenia agentów ze źródłami danych. Protokół Agent-to-Agent (A2A) opracowany przez Google uzupełnia MCP. Dowiedz się, jak można połączyć te dwa frameworki, aby zapewnić skalowalność integracji Twojego agenta.<br><br><h2>Wdrażanie najlepszych praktyk testowania i wdrażania agentów</h2>Zanim naciśniesz wielki czerwony przycisk i uruchomisz swojego agenta w środowisku produkcyjnym, musisz ograniczyć ryzyko związane ze skalowaniem. Dowiedz się, jak stworzyć solidne środowisko testowe, aby wykrywać problemy z komponentami, integracjami, wydajnością i bezpieczeństwem. Zdecyduj, jaki typ wdrożenia jest odpowiedni dla Twojego agenta, analizując potrzeby danego przypadku użycia.

Introduction to AI Agents

Poznaj, jak skalować agentów AI z pomocą frameworków takich jak MCP i A2A.

Budowanie skalowalnych systemów agentowych

Dowiedz się, czego potrzeba, by skalować agentów AI, z pomocą frameworków takich jak MCP i A2A.

Podstawy agentów AI

Senior AI Cloud Advocate, Microsoft

Jak agenci AI skalują się (i zawodzą)

Pewny start

Problemy przy skalowaniu

Tryb awarii #1 – Krucha ewaluacja

Tryb awarii #2 – Dryfowanie intencji

Tryb awarii #3 – Niepożądane pętle sprzężenia zwrotnego

Tryb awarii #4 – Wąskie gardła opóźnień

Tryb awarii #5 – Eksplozja kosztów

Czas na ćwiczenia!

Projektowanie skalowalnych agentów - Jak skalują się agenty AI (i jak zawodzą)

Jak skalują się agenty AI (i jak zawodzą)

Create Your Free Account