AI Agents Tutorial: пошаговый курс по AI-агентам от Amit Shekhar
Открытый пошаговый курс по AI-агентам: function calling, agent loops, multi-agent systems, orchestration и evaluation.
Источник: пост Amit Shekhar в X. Репозиторий: ai-agents-tutorial на GitHub.
Amit Shekhar, основатель Outcome School, собрал открытый учебный репозиторий AI Agents Tutorial — пошаговый курс по AI-агентам с нуля.
Материалы идут от базовых механизмов вроде function calling и agent loop к более сложным темам: ReAct, reflection agents, plan-and-execute, память агентов, agentic RAG, GraphRAG, multi-agent systems, subagents, orchestration, communication, observability и evaluation.
Репозиторий полезен как дорожная карта для тех, кто хочет системно разобраться, как устроены современные агентные приложения: где заканчивается обычный LLM/chatbot, зачем нужны инструменты и циклы, как агенты планируют, взаимодействуют между собой и как оценивать их работу.