20 января, 16:49

Google представил учебник по ИИ-агентам с полным руководством и актуальными инструментами

Google выложил свежий мастрид для всех, кто хочет понять работу ИИ-агентов — 42-страничный учебник по полочкам разложит всю базу, теории и концепции.   Буквально всё, что вам нужно знать:  • ИИ-агенты, компоненты и когнитивные архитектуры. • Инструменты: расширения, функции и хранилища данных. • Техники обучения для повышения эффективности ИИ-агентов. • Создание ИИ-агентов на LangChain и LangGraph.  Сохраняем и читаем в воскресенье — тут.
Not Boring Tech
Not Boring Tech
Google выложил свежий мастрид для всех, кто хочет понять работу ИИ-агентов — 42-страничный учебник по полочкам разложит всю базу, теории и концепции. Буквально всё, что вам нужно знать: • ИИ-агенты, компоненты и когнитивные архитектуры. • Инструменты: расширения, функции и хранилища данных. • Техники обучения для повышения эффективности ИИ-агентов. • Создание ИИ-агентов на LangChain и LangGraph. Сохраняем и читаем в воскресенье — тут.
Хочешь удивить близких? Подари криптокарту! Жми за подробностями
₿tc-card.com
₿tc-card.com
Хочешь удивить близких? Подари криптокарту! Жми за подробностями
Только что Google опубликовали один из лучших официальных гайдов по ИИ-агентам. И его действительно стоит прочитать.  В нем содержится все, что вам нужно знать: > Описание агентов, компонентов и когнитивных архитектур. > Разобраны инструменты по работе с агентами: расширения, написании  функций и хранилища данных. > Описываются методы обучения для повышения производительности агентов. > Описываются методы создания агентов с использованием LangChain и LangGraph    Читать гайд      #aiagents #ai #llm #ml #machinelearning
Data Science
Data Science
Только что Google опубликовали один из лучших официальных гайдов по ИИ-агентам. И его действительно стоит прочитать. В нем содержится все, что вам нужно знать: > Описание агентов, компонентов и когнитивных архитектур. > Разобраны инструменты по работе с агентами: расширения, написании функций и хранилища данных. > Описываются методы обучения для повышения производительности агентов. > Описываются методы создания агентов с использованием LangChain и LangGraph Читать гайд #aiagents #ai #llm #ml #machinelearning