Lær å utvikle og bruke KI-agenter

Frem til nylig har kunstig intelligens hovedsakelig vært «generativ», det vil si at KI-boter som ChatGPT kan generere tekst, bilder, video osv gjennom dialog med brukeren, men KI kan også være «agentisk», det vil si i tillegg utføre oppgaver på egen hånd, uten interaktiv dialog med brukeren.

I dette kurset lærer du å bygge og bruke intelligente agent-systemer som effektivt kan løse konkrete problemer. Vi viser hvordan du kan bruke store språkmodeller (LLMs) til å bygge assistenter, multi-agent systemer og agenter som kan sette mål, ta avgjørelser og utføre komplekse arbeidsoppgaver. Vi går igjennom hovedkomponentene til agent-baserte systemer: Innhenting av kunnskap, bruk av ulike verktøy, resonering, planlegging, evaluering og tilbakemelding.

Dette kurset passer godt for alle som vil utvikle og bruke KI-agenter i sin jobbhverdag.

Læringsmål
Etter gjennomgått kurs skal du kunne utvikle og bruke KI-agenter som autonomt kan løse problemer og utføre oppgaver på en kvalitetssikret måte.

Forkunnskaper
Erfaring med Python og GitHub vil være en fordel for å få fullt utbytte av kurset. Forøvrig krever kurset ingen spesielle forkunnskaper annet enn generell fortrolighet med å bruke en datamaskin.

Kursinnhold

Dag 1. Begreper, verktøy og Store Språkmodeller

• Introduksjon til Kunstig Intelligens
• Hva er Agentisk KI?
• Hva kan en KI-agent gjøre?
• Hvorfor bruke KI-agenter?
• Anatomien til en KI-agent
• Brukergrensesnittet til en KI-agent
• Grunnleggende om Store Språkmodeller (LLMs)
• Hvordan koble seg til og bruke APIet til OpenAI
• Utforske open source LLMs med LM Studio
• Valg av optimal LLM for dine behov

Dag 2. Lær å bruke GPT-assistenter

• Introduksjon til OpenAI Assistants og ChatGPT UI
• Bygge en GPT som kan tolke kode
• Utvide assistenter med egendefinerte handlinger
• Legge til kunnskap ved å laste opp filer
• Produktifisering av din GPT og publisering til GPT Store

Dag 3. Lær å bygge Multiagent-systemer som utfører egne handlinger

• Bygge multiagent-systemer med AutoGen Studio
• Lage agenter som kan samarbeide via en gruppe-chat
• Lage et agent-crew og multiagent-systemer med CrewAI
• Hvordan en KI-agent utfører handlinger i andre systemer
• Definere og bruke OpenAI-funksjoner
• Bruk av semantiske funksjoner
• Instansiere et GPI-grensesnitt med en semantisk kjerne

Dag 4. Lær å sette sammen og bruke en agent-plattform

• Bruk av Nexsus chat og dashboards for KI-agenter
• Bruk av rammeverket Streamlit for å bygge intelligente dashboards og KI-chat apper
• Utvikling, testing og bruk av agent-profiler og personas i Nexus
• Bygge en grunnleggende Nexus-agent med egne handlinger
• Lær hvordan agenter håndterer minne og kunnskap
• Bruke LangChain til å bygge «retrieval augmented generation workflows»
• Systematisk «prompt-engineering» og bygging av «prompt flows»
• Hvordan lage en effektiv profil / persona – prompt
• Evaluering av profiler
• Bruk av ulike teknikker for «prompt engineering» med Store Språkmodeller
• Panlegging av en LLM og implementering av den i agenter og assistenter
• Planlegging, resonering, evaluering og feedback-mekanismer ved bygging av agentiske systemer