Descoperă ce face un agent AI de succes în producție (și cum mulți dintre ei eșuează pe parcurs!). Află care sunt principiile esențiale de proiectare agentică pentru a-ți pregăti agenții pentru scalare: infrastructură și instrumente robuste, arhitectură modulară și bucle continue de evaluare și feedback.

Agenți AI în acțiune

Agent sau nu agent

Aplicații agentice

Principii de design pentru agenți scalabili

Strategii pentru design scalabil

Aplicarea pilonilor designului scalabil

Cum scalează (și eșuează) agenții AI

Nu ceda când scalezi!

Calculul costurilor agentice

Fără guardrails, eșuează

Proiectarea agenților scalabili

Descoperă strategiile cheie pentru a te asigura că agentul tău este dezvoltat cu scalabilitatea în minte. Înțelege cum Model Context Protocol (MCP) și protocolul Agent-to-Agent (A2A) permit scalabilitatea prin standardizare.

Tipare de proiectare multi-agent

Trecerea de la un agent unic la sisteme multi-agent

Opțiuni

Sistem multi-agent de tip rețea

Sistem multi-agent de tip supervisor

Tipare de design pentru sisteme multi-agent

Model Context Protocol (MCP)

Să cunoaștem MCP

MCP este MVP

Clienți, servere și tot ce se află între ele

Protocolul Agent-to-Agent (A2A)

Carduri de agenți – Prinde-i pe toți!

MCP și A2A: prieteni sau rivali?

Dezvoltarea agenților pentru scalabilitate

E timpul să treci în producție – dar nu te grăbi! Construiește un framework robust de testare care să îți ofere încredere că agentul AI va continua să performeze în producție. Alege strategia de deployment potrivită pentru cazul tău de utilizare și învață cum să integrezi surse de date în timp real cu sistemul tău agentic.

De la Proof-of-Concept la Producție

Testarea robustă a unui agent

Ce mai rămâne de verificat?

Ingestie rapidă și eficientă a datelor

Valoarea datelor în timp real

Gestionarea eșecurilor: reducerea riscurilor

Reîncercare cu backoff exponențial

Stabilim regulile!

Felicitări!

Lansarea agenților în producție la scară

Cheat Sheet

Course Glossary

De ce atât de multe sisteme agentice eșuează în tranziția de la dezvoltare la producție? În acest curs vei afla răspunsul! Învață să proiectezi și să dezvolți agenți AI cu scalabilitatea în minte, urmând cei trei piloni ai scalabilității agentice: infrastructură și instrumente robuste, arhitectură modulară și bucle continue de evaluare și feedback. Vei descoperi cum framework-uri agentice precum Model Context Protocol (MCP) și protocolul Agent-to-Agent (A2A) permit integrări mai curate și mai rapide între sursele de date și agenți. În final, vei afla despre strategiile de testare și deployment care îți pregătesc agentul pentru a oferi valoare reală.

Videoclipurile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Show transcript" în colțul din stânga jos al fiecărui videoclip.

Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.

Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea făcând clic pe notificarea CPE credits din dreapta.

<h2>Proiectează și dezvoltă agenți pentru scalare</h2>
Învață cum să proiectezi și să dezvolți agenți AI având în vedere scalabilitatea, urmând cei trei piloni ai scalabilității agentice: modularitatea, robustețea și adaptabilitatea. Descoperă ce face un agent de succes în producție și de ce atât de mulți se luptă să ajungă acolo.<br><br><h2>Descoperă puterea MCP și A2A</h2>
Protocolul Model Context (MCP) dezvoltat de Anthropic a revoluționat interoperabilitatea agenților, creând o abordare unificată pentru conectarea agenților la surse de date. Protocolul Agent-to-Agent (A2A) dezvoltat de Google completează MCP. Aflați cum pot fi combinate aceste două framework-uri pentru a vă asigura că integrările agentului dvs. sunt scalabile.<br><br><h2>Implementează cele mai bune practici pentru testarea și implementarea agenților</h2>Înainte să apeși marele buton roșu și să lansezi agentul în producție, trebuie să reduci riscurile care vin odată cu scalarea. Învață cum să creezi un cadru de testare robust pentru a identifica problemele legate de componente, integrări, performanță și securitate. Decide ce tip de implementare este potrivit pentru agentul tău analizând nevoile cazului de utilizare.

Introduction to AI Agents

Descoperă cum să extinzi agenții AI cu ajutorul unor cadre precum MCP și A2A.

Construirea sistemelor agentice scalabile

Descoperă ce îți trebuie pentru a scala agenții AI, cu puțin ajutor de la framework-uri precum MCP și A2A.

Fundamentele agenților AI

Protocol standard pentru conectarea sistemelor AI la surse de date

Protocol standard pentru comunicarea agent-la-agent

**Componente**: card de agent, agent client, agent la distanță

MCP și A2A: prieteni sau rivali?

Construirea sistemelor agentice scalabile

Exercițiu interactiv practic