Клієнти, сервери та все між ними

Пояснивши віцепрезиденту з інженерії, як працює MCP, ви переводите розмову на те, яку цінність це дає вашому AI-агенту в продакшні.

Виберіть переваги агентів із підтримкою MCP.

Ця вправа є частиною курсу

Побудова масштабованих агентних систем

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу

Ця вправа є частиною курсу

Побудова масштабованих агентних систем

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

2718 reviews

Почніть курс безкоштовно

З'ясуйте, що робить AI-агента успішним у продакшені (і чому багато хто не доходить до цього етапу!). Ознайомтеся з ключовими принципами агентного дизайну, які допоможуть підготувати агентів до масштабування: надійна інфраструктура та інструменти, модульна архітектура дизайну та безперервна оцінка зі зворотним зв'язком.

Exercise 1: AI-агенти у реальному світі Exercise 2: Залучати агента чи ні Exercise 3: Агентні застосунки Exercise 4: Принципи проєктування масштабованих агентів Exercise 5: Стратегії масштабованого дизайну Exercise 6: Упровадження стовпів масштабованого дизайну Exercise 7: Як масштабуються (і дають збій) AI-агенти Exercise 8: Не збійтесь під час масштабування!Exercise 9: Агентський облік витрат Exercise 10: Без захисних бар'єрів — провал

Дізнайтеся про ключові стратегії, які гарантують, що ваш агент розробляється з урахуванням масштабованості. Зрозумійте, як Model Context Protocol (MCP) та Agent-to-Agent protocol (A2A) забезпечують масштабування завдяки стандартизації.

Exercise 1: Патерни проєктування для мультиагентних систем Exercise 2: Перехід від одного агента до мультиагентної системи Exercise 3: Шаблони проєктування багатоагентних систем Exercise 4: Model Context Protocol (MCP)Exercise 5: Знайомство з MCP Exercise 6: MCP — це MVP Exercise 7: Клієнти, сервери та все між ними

Поточна вправа

Exercise 8: Протокол Agent-to-Agent (A2A)Exercise 9: Картки агентів — Треба спіймати їх усіх Exercise 10: MCP та A2A: друзі чи суперники?

Час виходити в продакшен, але не поспішайте! Побудуйте надійний фреймворк для тестування, щоб бути впевненими, що AI-агент стабільно працюватиме в продакшені. Оберіть найкращу стратегію розгортання для свого кейсу та дізнайтеся, як інтегрувати джерела даних у реальному часі з вашою агентною системою.

Exercise 1: Від тестової ідеї до продакшну Exercise 2: Надійне тестування агента Exercise 3: Що ще лишилось перевірити?Exercise 4: Швидке й ефективне завантаження даних Exercise 5: Цінність даних у реальному часі Exercise 6: Коректні збої: зниження ризиків Exercise 7: Повторна спроба з експоненціальним відступом (exponential backoff)Exercise 8: Установлюємо правила!Exercise 9: Вітаємо!