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LLMs como Sistemas Operacionais: Memória de Agente

  • até 1 hora
  • Intermédio

Este curso ensina como construir agentes com memória persistente e de longo prazo usando Letta. Aprenda a gerenciar e editar o contexto de forma eficiente, criando agentes de IA adaptativos para tarefas do mundo real. Ao final, você terá as ferramentas para estender a memória além da janela de contexto finita dos LLMs.

  • Gerenciamento de memória de agente
  • Framework Letta
  • Colaboração multi-agente
  • Gerenciamento de janela de contexto
  • Memória persistente

Visão Geral

Neste curso, você aprenderá a incorporar memória agentica em suas aplicações usando o framework Letta. Descubra como um agente LLM pode atuar como um sistema operacional para gerenciar memória, otimizando autonomamente o uso do contexto. Você explorará as ideias principais do artigo MemGPT, incluindo os dois níveis de memória e como os estados dos agentes são transformados em prompts. Ao final, você estará equipado para criar agentes de IA adaptativos e colaborativos para tarefas como pesquisa e RH.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Entusiastas de IA

Indivíduos interessados em aprender como agentes autônomos podem gerenciar sua própria memória.

Desenvolvedores

Desenvolvedores que desejam construir aplicações com memória agentica usando LLMs.

Cientistas de Dados

Cientistas de dados que querem explorar o gerenciamento avançado de memória em aplicações de IA.

Desbloqueie o potencial dos LLMs aprendendo a gerenciar a memória de agentes de forma eficaz. Este curso cobre conceitos-chave como memória persistente e colaboração multi-agente, ideal para entusiastas de IA e desenvolvedores. Aprimore suas habilidades e crie agentes de IA adaptativos para aplicações do mundo real.

Pré-Requisitos

1 / 2

  • Habilidades básicas em Python

  • Interesse em agentes autônomos

O que vai aprender?

Introdução
Visão geral do curso e seus objetivos.
Memória Editável
Aprenda sobre memória editável com exemplos de vídeo e código.
Compreendendo o MemGPT
Explore as ideias principais do artigo MemGPT.
Construindo Agentes com Memória
Aprenda a construir agentes com memória usando exemplos de vídeo e código.
Programando Memória de Agente
Entenda como programar a memória de agentes com exemplos práticos.
RAG Agentico e Memória Externa
Aprenda sobre RAG agentico e memória externa com exemplos de vídeo e código.
Orquestração Multi-agente
Explore a orquestração multi-agente com exemplos de vídeo e código.
Conclusão
Resuma os aprendizados e resultados do curso.
Apêndice - Dicas, Ajuda e Download
Recursos adicionais e exemplos de código para aprendizado adicional.

Conheça seus instrutores

  • Charles Packer

    Co-fundador e CEO, Letta

    Charles Packer é co-fundador e CEO da Letta. Ele está construindo a próxima geração de sistemas de IA abertos na Letta.

  • Sarah Wooders

    Co-fundadora e CTO, Letta

    Sarah Wooders é a co-fundadora e CTO da Letta, uma empresa que torna a construção de IA do mundo real fácil e acessível para empresas em todo o mundo. Ela possui profunda experiência em engenharia de produtos com paixão por construir produtos com tecnologias de pesquisa de ponta.

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