Wzorce architektoniczne agentowej AI. Projektowanie i budowa systemów wieloagentowych Dr. Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos

W przygotowaniu

Wzorce architektoniczne agentowej AI. Projektowanie i budowa systemów wieloagentowych Dr. Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos - okladka książki

Autorzy:: Dr. Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos
Wydawnictwo:: Helion
Ocena:
Stron:: 524
Druk:: oprawa miękka

Książka

w przygotowaniu

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Przenieś na półkę

Powiadom o dostępności audiobooka »

Agentowa sztuczna inteligencja to jeden z najgorętszych tematów w branży IT. Autonomiczne systemy AI, które samodzielnie planują, działają i współpracują, przestają być wizją przyszłości stają się rzeczywistością korporacyjną. Organizacje na całym świecie poszukują sprawdzonych metod, by wyjść poza fazę eksperymentów i wdrożyć agentowe rozwiązania na skalę produkcyjną. Właśnie w tym miejscu pojawia się ta książka jako inżynierski przewodnik po budowie inteligentnych, wieloagentowych systemów AI gotowych na wymagania środowisk enterprise.

Publikacja prowadzi czytelnika od modelu dojrzałości GenAI strategicznej mapy drogowej oceny gotowości organizacji przez dobór i adaptację modeli LLM (RAG, dostrajanie, uczenie kontekstowe), aż po zaawansowane wzorce architektoniczne dla systemów wieloagentowych. Omówiono tu koordynację agentów, wyjaśnialność decyzji, odporność na awarie i interakcje człowiek agent. Szczegółowo opisano hierarchiczną architekturę wieloagentową z orkiestratorami i wyspecjalizowanymi podagentami, protokoły MCP i A2A, a także praktyczne wdrożenia z użyciem Google ADK, LangGraph i CrewAI. Całość uzupełniają kompletne przypadki użycia: system obsługi wniosków kredytowych zrealizowany jako agent monolityczny i jako system wieloagentowy.

Model dojrzałości GenAI i ścieżka od RAG do autonomicznych systemów wieloagentowych
Wzorce koordynacji, odporności i wyjaśnialności w architekturze agentowej
Protokoły komunikacji między agentami MCP i A2A
Hierarchiczne architektury wieloagentowe z orkiestratorami i podagentami
Praktyczne wdrożenia z Google ADK, LangGraph i CrewAI
AgentOps, LLMOps i zarządzanie cyklem życia systemów agentowych
Odpowiedzialna AI: bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i nadzór

Arsanjani i Bustos stworzyli niezbędny przewodnik architektoniczny dla liderów, którzy chcą się skutecznie poruszać w tym złożonym obszarze i budować inteligentne systemy w sposób pewny, metodyczny i skalowalny.

Thomas Kurian, CEO, Google Cloud

Buduj agenty AI, które działają nie tylko rozmawiają

Pokaż opis z okładki oryginału »

Agentowe wzorce architektoniczne do budowy systemów wieloagentowych

Generatywna sztuczna inteligencja wykroczyła poza fazę medialnego szumu, a przedsiębiorstwa stoją dziś przed wyzwaniem przekształcania prototypów w rozwiązania, które da się skutecznie skalować. Ta książka jest przewodnikiem po tworzeniu inteligentnych agentów opartych na LLM-ach.

Zaczynając od modelu dojrzałości GenAI, nauczysz się oceniać gotowość swojej organizacji oraz tworzyć plan wdrożenia prowadzący do wykorzystania agentowej AI. Opanujesz podstawowe zagadnienia, takie jak dobór i wdrażanie LLM-ów, a następnie przejdziesz do bardziej zaawansowanych metod, takich jak RAG, dostrajanie, uczenie kontekstowe oraz LLMOps, ze szczególnym uwzględnieniem agentowej AI. Poznasz bogaty zestaw wzorców agentowej AI, które pomagają rozwiązywać problemy związane z koordynacją działań agentów, wyjaśnianiem ich decyzji, odpornością na awarie oraz współpracą między człowiekiem a agentem. Książka przedstawia konkretną, hierarchiczną architekturę wieloagentową, w której agenty pełniące rolę orkiestratorów zarządzają złożonymi procesami biznesowymi, delegując całe podprocesy do wyspecjalizowanych agentów. Zobaczysz również, jak agenty współpracują i komunikują się ze sobą za pomocą protokołu Agent-to-Agent (A2A).

Aby upewnić się, że tworzone systemy są gotowe do wdrożenia produkcyjnego, przedstawiamy praktyczne podejście do zapewnienia obserwowalności z użyciem wywołań zwrotnych. Umożliwiają ono szczegółowe śledzenie działania systemu, niezbędne do debugowania, zapewnienia zgodności z przepisami oraz kontroli kosztów. Każdy opisany wzorzec został zilustrowany rzeczywistymi scenariuszami oraz przykładami kodu opartymi na otwartym zestawie narzędzi Agent Development Kit (ADK).

Czego się nauczysz?

Stosuj wzorce projektowe, aby przeciwdziałać dryfowi instrukcyjnemu, usprawniać koordynację działań oraz budować odporne na awarie systemy AI.
Projektuj systemy z wykorzystaniem trzech warstw stosu technologicznego agentowej AI: wywołań funkcji, protokołów narzędziowych (MCP) oraz współpracy między agentami opartej na protokole A2A.
Twórz odpowiedzialne, etyczne i nadzorowane aplikacje GenAI
Korzystaj z platform takich jak ADK, LangGraph i CrewAI, wykorzystując praktyczne przykłady kodu.
Opanuj najlepsze praktyki w zakresie inżynierii promptów, LLMOps oraz AgentOps.
Twórz systemy agentowe z wykorzystaniem RAG, dostrajania oraz uczenia kontekstowego

Agentowa sztuczna inteligencja to kolejny etap transformacji cyfrowej. Z perspektywy przedsiębiorstw oznacza to, że sama wizja nie wystarczy niezbędne stają się również solidne praktyki inżynierskie. Arsanjani i Bustos stworzyli niezbędny przewodnik architektoniczny dla liderów, którzy chcą skutecznie poruszać się w tym złożonym obszarze oraz budować inteligentne systemy w sposób pewny, metodyczny i skalowalny.

Thomas Kurian, CEO, Google Cloud

Wybrane bestsellery

Promocja

This definitive playbook is written by a team of industry leaders and domain experts, it equips professionals, graduates with the mindset, skills, and strategies needed to succeed, pivot, and lead in a world transformed by intelligent systems.
- ebook
The Generative AI Career Masterplan. Navigate the future of AI with practical insights from industry pioneers at AI-first organizations

Dr. Ali Arsanjani, Sadid Hasan, Maxime Labonne, Andreas Horn, Leonid Kuligin

(125,10 zł najniższa cena z 30 dni)

65.05 zł ~~139.00 zł (-53%)~~
Promocja

Follow a roadmap, GenAI prototypes to production-ready multi-agent systems. Apply design patterns, RAG, prompt and context engineering, and LLMOps to build robust agentic AI solutions, guided by case studies and a step-by-step GenAI maturity model.
- ebook
Agentic Architectural Patterns for Building Multi-Agent Systems. Proven design patterns and practices for GenAI, agents, RAG, LLMOps, and enterprise-scale AI systems

Dr. Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos, Thomas Kurian

(152,10 zł najniższa cena z 30 dni)

79.09 zł ~~169.00 zł (-53%)~~
Promocja

Whether you're a seasoned practitioner looking to expand your knowledge or a newcomer eager to explore the possibilities of AI creativity, this book provides the guidance and insights needed to navigate Generative AI with confidence and clarity.
- ebook
Generative AI Application Integration Patterns. Integrate large language models into your applications

Juan Pablo Bustos, Luis Lopez Soria, Dr. Ali Arsanjani

(134,10 zł najniższa cena z 30 dni)

69.73 zł ~~149.00 zł (-53%)~~

O autorze książki

Juan Pablo Bustos strateg AI w Google, specjalista do spraw wdrożeń agentowej AI dla korporacji z listy Fortune 50, ekspert z doświadczeniem w Google, Stripe i AWS.

Oceny i opinie klientów: Wzorce architektoniczne agentowej AI. Projektowanie i budowa systemów wieloagentowych Dr. Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos

(0)

Szczegóły książki

Dane producenta: »
Tytuł oryginału:: Agentic Architectural Patterns for Building Multi-Agent Systems: Proven design patterns and practices for GenAI, agents, RAG, LLMOps, and enterprise-scale AI systems
Tłumaczenie:: Małgorzata Grygierowska-Augustynowicz, Halina Kraśkiewicz, Bożena Szojda, Grzegorz Werner
ISBN Książki drukowanej:: 978-83-289-4180-9, 9788328941809
Format:: 165x235
Numer z katalogu:: 295392

Kategorie

Kliknij, aby zgłosić błędnie przypisaną kategorię »

Informatyka » Programowanie » Inne - Programowanie
Informatyka » Sztuczna inteligencja

Dostępność produktu

Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.