Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI

Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI

Autor: Dr. Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos

Tłumacz: Grzegorz Werner

w przygotowaniu

Ebookpoint

149,00 zł

Kup w księgarni Ebookpoint

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Inne - Programowanie
Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
165x235
Oprawa
miękka
Stron
552
ISBN
978-83-289-4180-9
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
Seria
Okiem eksperta

Fragment książki — 30 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 1 z 301
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 2 z 302
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 3 z 303
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 4 z 304
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 5 z 305
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 6 z 306
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 7 z 307
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 8 z 308
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 9 z 309
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 10 z 3010
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 11 z 3011
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 12 z 3012
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 13 z 3013
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 14 z 3014
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 15 z 3015
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 16 z 3016
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 17 z 3017
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 18 z 3018
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 19 z 3019
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 20 z 3020
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 21 z 3021
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 22 z 3022
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 23 z 3023
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 24 z 3024
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 25 z 3025
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 26 z 3026
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 27 z 3027
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 28 z 3028
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 29 z 3029
  • Fragment „Wzorce architektoniczne systemów wieloagentowych. Sprawdzone praktyki tworzenia GenAI, agentów, RAG, LLMOps oraz skalowalnych systemów AI” — strona 30 z 3030

Opis

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

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.