KI-Agenten entwickeln
Entwurf, Implementierung, Monitoring
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Beschreibung
Der Praxisleitfaden für leistungsstarke KI-Agentensysteme
- Lernen Sie die zentralen Merkmale von KI-Agenten kennen und verstehen Sie, wie sie sich von klassischen Machine-Learning-Systemen unterscheiden
- Entdecken Sie die wichtigsten Komponenten und Designprinzipien von Agentensystemen
- Erfahren Sie, welche Tools und Frameworks sich für Entwicklung, Deployment und Absicherung von Agenten gegen Risiken eignen
- Entwerfen und implementieren Sie maßgeschneiderte KI-Lösungen, die die Effizienz und Innovation Ihrer Anwendungen steigern
Dieses Buch bietet einen klar strukturierten Rahmen, um robuste Agentensysteme zu entwickeln. Es zeigt, was moderne KI-Agenten ausmacht, welche Strategien für Planung, Ausführung und Tool-Nutzung funktionieren und wie Agenten durch Feintuning und Transfer Learning aus Erfahrung lernen. Das Buch liefert damit fundierte Antworten auf typische Fragestellungen aus der Praxis.
Michael Albada führt Sie in die Skalierung von Single- zu Multiagentensystemen ein und beleuchtet bewährte Muster wie demokratische, herarchische und Actor-Critic-Ansätze. Er vermittelt, wie man Agenten mit geeigneten Metriken bewertet, in der Produktion überwacht und sicher, ethisch und regelkonform betreibt. Prägnante Fallstudien aus Kundensupport, Recht, Werbung und Code-Review bieten das nötige Rüstzeug, um KI-Agentensysteme wirkungsvoll einzusetzen.
Autor*in
Michael Albada
Michael Albada ist Machine Learning Engineer mit langjähriger Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung groß angelegter Lösungen für maschinelles Lernen bei Microsoft, Uber und ServiceNow. Er verfügt über Expertise in den Bereichen LLMs, Reasoning-Modelle, Finetuning, Empfehlungssysteme, Geodatenmodellierung und Multi-Agenten-Systeme für Cybersicherheit. Er hat einen B.A. der Stanford University, einen M.Phil. der University of Cambridge sowie einen M.S. der Georgia Tech.
Themen in »KI-Agenten entwickeln«
Agents LLM Model Context Protokoll MCP Agent-to-Agent-Protokoll Multi-Agent-Systeme AI Agents Generative AI Foundation Models LangChain RAG Retrieval-augmented Generation