Новий курс: NeMo Agent Toolkit від Nvidia: як зробити агентів надійними, викладається @Pr_Brian з @NVIDIA. Багатьом командам важко перетворити демо агентів на надійні системи, готові до виробництва. Цей короткий курс навчає вас удосконалювати агентні робочі процеси у надійні системи за допомогою відкритого Nvidia NeMo Agent Toolkit (NAT). Чи створюєте ви свого агента на сирому Python, чи використовуючи фреймворки на кшталт LangGraph чи CrewAI, NAT надає будівельні блоки для спостережуваності, оцінки та розгортання, які перетворюють докази концепції на готові до виробництва системи. NAT полегшує діагностику та оптимізацію роботи агентів за допомогою трасування виконання, систематичних оцінок і інтеграції CI/CD. Навички, які ви отримаєте: - Створення робочих процесів агентів, керованих конфігурацією, з REST API та мінімальним кодом - Додати спостережуваність за допомогою трасування для візуалізації агентного мислення та відлагодження вузьких місць у продуктивності - Створення систематичних оцінок із використанням золотих стандартних наборів даних для вимірювання та підвищення надійності агентів - Розгортати багатоагентні системи з автентифікацією, обмеженням швидкості та професійними веб-інтерфейсами - Організувати агентів з різних фреймворків для співпраці над складними завданнями Приєднуйтесь і дізнайтеся, як перетворити демо агентів на надійні системи!