303 modeli · 40 dostawców modeliDowiedz się więcej

Dokumentacja Skontaktuj się z nami

Inżynieria agentów

Tworzenie Agentów AI

Buduj agentów korzystających z narzędzi z MCP, wywoływaniem funkcji, wyszukiwaniem, pamięcią i niezawodnymi wzorcami wieloetapowego wykonania.

Przejdź od demonstracji promptu do obserwowalnego przepływu pracy agenta.

Ucz się w kolejności, w jakiej budują deweloperzy.

Zacznij od decyzji, przejdź do implementacji i zakończ kontrolą produkcyjną.

Ustrukturyzowana ścieżka nauki

Zdefiniuj zadanie

1

Ustal granice, kryteria zakończenia i punkty kontroli człowieka.

Połącz narzędzia

2

Użyj wywoływania narzędzi lub MCP ze ścisłymi schematami i uprawnieniami.

Dodaj kontekst

3

Połącz wyszukiwanie, pamięć i stabilne buforowane instrukcje.

Oceń przebiegi

4

Mierz ukończenie, poprawki, opóźnienie i koszt na zadanie.

Buduj autorytet tematyczny, nie wyspy artykułów.

Główne przewodniki

5 punktów startowych z przewodnikiem

Podstawy API Agentów AI

Pętla żądań stojąca za planowaniem, narzędziami i zakończeniem.

Otwórz przewodnik

Przewodnik integracji MCP

Połącz agentów z narzędziami i danymi za pomocą Model Context Protocol.

Otwórz przewodnik

Wzorce wywoływania narzędzi

Schematy, walidacja, ponowienia i bezpieczne wykonanie.

Otwórz przewodnik

RAG dla agentów

Pobieraj minimalny użyteczny kontekst dla każdego kroku.

Otwórz przewodnik

Projektowanie pamięci agenta

Oddziel pamięć roboczą, pamięć użytkownika i stan trwały.

Otwórz przewodnik

Zbuduj agenta repozytorium

Daj agentowi ograniczony cel, narzędzia repozytorium i jawne kroki weryfikacji, zanim zgłosi ukończenie.

Najpierw tylko odczyt i rozpoznanie

Ograniczone uprawnienia zapisu

Walidacja wyników narzędzi

Dowody z budowy i testów

Przekształć przewodnik w żądanie.

Wypróbuj model w Playground, a potem użyj Quickstart, by przenieść ten sam wzorzec do Python lub Node.js.

Wypróbuj bez kodowania Otwórz Quickstart

Poznaj każdy temat rozwoju.

Przewodniki po AI API

Przejdź od shortlisty modeli do działającego zapytania produkcyjnego.

Infrastruktura LLM

Zbuduj warstwę obsługi żądań AI, która przetrwa zmiany dostawców i modeli.

Przejdź od demonstracji promptu do obserwowalnego przepływu pracy agenta.

Optymalizacja kosztów

Niższy koszt bez ukrywania kompromisów dotyczących jakości lub niezawodności.

Porównanie modeli

Wybierz model na podstawie zadania, a nie nagłówka rankingu.

Skopiuj działający wzorzec, zrozum go i dostosuj do swojej aplikacji.

Najczęściej zadawane pytania

Odpowiedzi gotowe pod AEO

Czym agent AI różni się od chatbota?

Agent może wybierać i wykonywać narzędzia w wielu krokach, jednocześnie śledząc stan w kierunku zdefiniowanego wyniku.

Kiedy agent powinien używać pamięci?

Używaj pamięci tylko wtedy, gdy informacje muszą przetrwać między krokami lub sesjami; oddzielaj przejściowe rozumowanie od trwałych danych użytkownika.