Boshlang'ichdan ilg'origacha
AI agentlarni amaliyotda qurish
OpenAI, AutoGen, CrewAI va boshqa vositalar bilan
Michael Lanham'ning 'AI Agents in Action' kitobining o'zbekcha, chuqur qayta tushuntirilgan versiyasi. Nazariyadan amaliyotga: prompt engineering, ko'p agentli tizimlar, xotira, rejalashtirish va baholash — ishlaydigan kod bilan.
- Asl manba
- Michael Lanham
- Nashr
- Manning, 2025
- Hajm
- 11 bob
Mundarija
1-qism · Asoslar
- 01Agentlar dunyosiga kirishAgent nima, uning besh komponenti, LLM bilan to'rt xil munosabat va nega aynan hozir agentlar davri boshlandi. Amaliy kitobga kirish.
- 02LLM kuchidan foydalanishOpenAI API bilan ishlash, xabar rollari, token va xarajat, mahalliy modellar (LM Studio) va prompt muhandisligining oltita aniq taktikasi — kod bilan.
- 03GPT Assistants bilan ishlashOpenAI'ning tayyor agent platformasi. Kod yozmasdan agent qurish, qoidalar va persona, kod interpretatori, maxsus harakatlar (OpenAPI) va hujjat yuklash orqali bilim qo'shish.
2-qism · Agentlarni qurish
- 04Ko'p agentli tizimlarAutoGen va CrewAI bilan bir necha agent hamkorlik qiladigan tizimlar qurish. UserProxy, tanqidchi agentlar, guruh chati va agent ekipaji — ishlaydigan kod bilan.
- 05Agentlarga harakat berishFunction calling protokoli ichidan: LLM funksiyani qanday tanlaydi, parallel chaqiruvlar, natijani qaytarish sikli. Semantic Kernel bilan semantik va tabiiy funksiyalarni birlashtirish.
- 06Avtonom assistantlar va behavior tree'larRobototexnika va o'yinlardan olingan behavior tree naqshi agentlarni boshqarish uchun. Node turlari, muvaffaqiyat/muvaffaqiyatsizlik mantiqi, py_trees kodi va agentic behavior tree (ABT).
- 07Agent platformasini yig'ishStreamlit bilan chat ilovasi qurish, oqim (streaming), sessiya holati, profil va persona tizimi. Butun agent platformasini komponentlardan yig'ish.
3-qism · Ilg'or imkoniyatlar
- 08Agent xotirasi va bilimiRAG asoslaridan agent xotirasigacha. Vektor o'xshashlik qidiruvi, LangChain bilan hujjat bo'lish, xotira turlari (sensor, qisqa, uzoq muddatli, semantik, epizodik) va xotira siqish.
- 09Prompt flow bilan promptlarni boshqarishPromptlarni his-tuyg'u bilan emas, o'lchov bilan yaxshilash. Prompt flow, profil variantlari, rubrikalar, grounding va LLM'ni hakam qilib batafsil baholash.
- 10Agent fikrlashi va baholashLLM'ni yaxshiroq fikrlashga majburlash. To'g'ridan-to'g'ri yechim, zero/few-shot, chain-of-thought, prompt chaining, self-consistency va tree-of-thought — kod bilan.
- 11Agent rejalashtirish va feedbackAgentni chatbotdan avtomatik fikrlaydigan tizimga aylantiruvchi qism. Ketma-ket va iterativ rejalashtirish, o'z rejachini qurish, feedback turlari va hammasini birlashtirish.