Curs de pregatire Python pentru agenți autonomi: tooling, SDK-uri și orchestrare

Introducere în mediile Python pentru dezvoltare agentică

• Configurarea Python, a mediilor virtuale și a gestionării dependențelor
• Utilizarea Git și Docker pentru versionare și izolare
• Cele mai bune practici pentru medii reproductibile

Prezentare generală a SDK-urilor și framework-urilor pentru agenți

• LangChain, AutoGen și alte SDK-uri emergente
• Structura și ciclul de viață al agenților: percepție, raționament și acțiune
• Compararea capabilităților SDK-urilor și a stilurilor de arhitectură

Construirea de agenți funcționali în Python

• Crearea unui agent simplu cu LangChain
• Conectarea agenților la tool-uri și API-uri externe
• Gestionarea input/output, a memoriei și a persistenței

Integrarea tool-urilor și API-urilor

• Definirea și înregistrarea tool-urilor pentru utilizarea de către agenți
• Integrare API securizată și gestionarea cheilor
• Utilizarea surselor de date externe și a apelurilor de funcții personalizate

Orchestrarea agenților și modele de comunicare

• Colaborare multi-agent folosind AutoGen
• Delegarea sarcinilor și logica de planificare
• Orchestrare bazată pe evenimente și asincronă

Testare, debugging și observabilitate

• Testarea agenților cu inputuri mock și medii controlate
• Debugging-ul fluxului de mesaje și al invocării tool-urilor
• Implementarea de logging structurat și metrici de performanță

Implementare în producție și considerații

• Împachetarea și containerizarea serviciilor Python pentru agenți
• Integrarea cu pipeline-uri CI/CD
• Scalarea, monitorizarea și întreținerea agenților care rulează pe termen lung

Rezumat și pașii următori