Custom AI agenti — od ideje do produkcije
Tehnički kurs za developere o izgradnji autonomnih sistema koji koriste ReAct pattern, memoriju i vanjske alate.
Lekcija 1: Arhitektura AI agenta
25 min
Šta čini agenta autonomnim?
Za razliku od standardnog RAG-a, agent posjeduje sposobnost planiranja. Koristimo ReAct (Reason + Act) petlju gdje model prvo 'razmišlja' o zadatku, bira alat, analizira rezultat i ponavlja proces dok ne dođe do rješenja.
Komponente sistema
- ·Brain (LLM): GPT-4o ili Claude 3.5 Sonnet
- ·Memory: Short-term (context window) i Long-term (Vector DB)
- ·Tools: API-ji, Python interpreteri, Pretraga weba
- ·Planning: Dekompozicija kompleksnih ciljeva
🚀 Hands-on
Vježba: Nacrtajte dijagram toka za agenta koji treba provjeriti stanje zaliha u ERP-u i poslati email upozorenja nabavci.
Čestitam — završili ste kurs! Znate sada: šta AI može, kako napraviti strategiju, kako upravljati projektima, i kako mjeriti uspjeh. Sljedeći korak: Odaberite svoj prvi use case i počnite. Trebate pomoć? Nas je tražite na info@aic.ba.
Zadatak
Na osnovu ove lekcije, napišite popis 3 procesa u vašoj kompaniji koji bi mogli biti automatizovani. Za svaki proces: šta je ulaz, šta je izlaz, koliko sati sedmično troši?
Lekcija 2: Definiranje alata i System Prompts
30 min
Ova lekcija je zaštićena
Registrujte se da biste pristupili svim lekcijama besplatno.
Lekcija 3: Integracija sa vašim sistemima
45 min
Ova lekcija je zaštićena
Registrujte se da biste pristupili svim lekcijama besplatno.
Lekcija 4: Testing & Quality Assurance
40 min
Ova lekcija je zaštićena
Registrujte se da biste pristupili svim lekcijama besplatno.
Lekcija 5: Deployment & Scaling
30 min
Ova lekcija je zaštićena
Registrujte se da biste pristupili svim lekcijama besplatno.
Instruktor
AIC Tim
Artificial Intelligence Center — tim stručnjaka za AI implementaciju u Bosni i Hercegovini. Radili smo s kompanijama u bankarstvu, telekomunikacijama, retailu i javnom sektoru na uvođenju AI rješenja s mjerljivim ROI-em.