KI-Agenten entwickeln: Entwurf, Implementierung, Monitoring (Animals)
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Beschreibung
Der Praxisleitfaden für leistungsstarke KI-Agentensysteme Lernen Sie die zentralen Merkmale von KI-Agenten kennen und verstehen Sie, wie sie sich von klassischen Machine-Learning-Systemen unterscheiden Entdecken Sie die wichtigsten Komponenten und Designprinzipien von Agentensystemen Erfahren Sie, welche Tools und Frameworks sich für Entwicklung, Deployment und Absicherung von Agenten gegen Risiken eignen Entwerfen und implementieren Sie maßgeschneiderte KI-Lösungen, die die Effizienz und Innovation Ihrer Anwendungen steigern Dieses Buch bietet einen klar strukturierten Rahmen, um robuste Agentensysteme zu entwickeln. Es zeigt, was moderne KI-Agenten ausmacht, welche Strategien für Planung, Ausführung und Tool-Nutzung funktionieren und wie Agenten durch Feintuning und Transfer Learning aus Erfahrung lernen. Das Buch liefert damit fundierte Antworten auf typische Fragestellungen aus der Praxis. Michael Albada führt Sie in die Skalierung von Single- zu Multiagentensystemen ein und beleuchtet bewährte Muster wie demokratische, herarchische und Actor-Critic-Ansätze. Er vermittelt, wie man Agenten mit geeigneten Metriken bewertet, in der Produktion überwacht und sicher, ethisch und regelkonform betreibt. Prägnante Fallstudien aus Kundensupport, Recht, Werbung und Code-Review bieten das nötige Rüstzeug, um KI-Agentensysteme wirkungsvoll einzusetzen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 151 Seiten
- Erschienen 2018
- De Gruyter Oldenbourg
- Gebunden
- 210 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 492 Seiten
- Erschienen 1997
- MIT Press
- Gebunden
- 26 Seiten
- Erschienen 2018
- Esslinger Verlag
- paperback
- 132 Seiten
- Erschienen 1988
- Springer
- hardcover
- 367 Seiten
- Erschienen 2025
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