Агентные процессы в AgentKit: от сборки до запуска

Урок 80 из 299 курса «OpenAI Cookbook»: официальный курс OpenAI Academy (ОпенАИ) на русском языке. Урок входит в платный доступ; первые уроки курса бесплатно.

О чём урок

На DevDay 2025 мы представили AgentKit, полный набор инструментов для разработчиков и предприятий, предназначенный для создания, развертывания и оптимизации агентов. AgentKit представляет собой набор взаимосвязанных строительных блоков: Agent Builder: визуальное создание и итеративная разработка агентных рабочих процессов ChatKit: простое встраивание чат-ориентированных рабочих процессов в ваше приложение Evals: повышение производительности ваших приложений на базе LLM В этом руководстве мы совершим сквозное путешествие по AgentKit — мы создадим, развернем и оптимизируем приложение. Вы поймете, как строительные блоки AgentKit соединяются друг с другом, что позволит вам быстрее и надежнее внедрять ваши агентные рабочие процессы в производство. Мы рассмотрим следующие шаги: Создадим рабочий процесс в Agent Builder, который будет служить бэкендом нашего приложения Развернем фронтенд-чат-приложение, используя веб-компонент ChatKit Оптимизируем производительность рабочего процесса в Evals с помощью оптимизации prompt'ов и оценки трассировок Начнем с использования Agent Builder для создания первоначального рабочего процесса, который ляжет в основу нашего приложения. Agent Builder — это визуальный холст, который позволяет перетаскивать узлы для проектирования ваших агентных рабочих процессов. Вы можете узнать больше об Agent Builder здесь, включая дополнительную функциональность и полный список поддерживаемых узлов, но в этом руководстве мы создадим простой рабочий процесс с тремя узлами Agent, работающими последовательно. Мы создадим простое приложение, которое поможет людям ускорить карьерный рост с помощью тщательно подобранных рекомендаций по обучению. Пользователи смогут загрузить свое резюме и рассказать нам о работе своей мечты, и они получат подобранный набор учебных курсов, основанный на навыках, которые им необходимо развить. Итак, мы создадим трех агентов: Агент извлечения резюме для анализа загруженных резюме и извлечения соответствующих навыков и опыта Агент анализа карьеры для анализа пробелов в знаниях относительно их целевой работы Агент рекомендации курсов, который использует вышестоящую информацию для предложения соответствующих онлайн-курсов. Давайте построим каждого из этих агентов последовательно.

План урока

  1. Введение
  2. Создание многоагентного рабочего процесса с помощью Agent Builder
  3. 1. Агент извлечения резюме
  4. 2. Агент анализа карьеры
  5. 3. Агент рекомендации курсов
  6. Тестирование нашего рабочего процесса
  7. Развертывание чат-приложения с ChatKit
  8. Быстрая итерация рабочего процесса и пользовательского опыта

Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.

Урок входит в темы

Полезные гиды