Optimize Python for Agentic AI Course

Aralin 1 • Mga Pattern ng Object-Oriented para sa mga Ahente

Ilapat ang mga class, inheritance, at composition sa pagmomodelo ng mga component ng ahente. Nagbibigay ng istruktural na bokabularyo na ginagamit sa buong kurso.

Aralin 2 • Setup ng Python Environment at Tooling

I-configure ang mga reproducible na Python environment gamit ang mga virtual environment at dependency manager. Itinatatag nito ang consistent na workspace na kinakailangan ng lahat ng susunod na kabanata.

Aralin 3 • Error Handling at Mga Gawi sa Pag-log

Ipatupad ang mga istrutural na hierarchy ng exception at istrutural na pag-log. Ang maaasahang error handling ay kritikal para sa mga autonomous na ahenteng tumatakbo nang matagal.

Aralin 4 • Pagsusuri ng mga Core Python na Istruktura ng Datos

Balikan ang mga list, dict, set, at tuple na may diin sa mga trade-off sa performance. Direktang sumusuporta sa mahusay na pamamahala ng estado sa loob ng mga ahente.

Aralin 1 • Mga Async Queue at Producer-Consumer na Ahente

Gumamit ng mga asyncio queue upang i-decouple ang mga producer at consumer ng ahente. Nagmomodelo ng mga multi-step na pipeline ng ahente na may kontrol sa backpressure.

Aralin 2 • Synchronous kumpara sa Asynchronous na Execution

Ipaghambing ang blocking at non-blocking na mga modelo ng execution gamit ang konkretong benchmark. Nagtatakda ng motibasyon sa pag-adopt ng mga async pattern sa mga sistema ng ahente.

Aralin 3 • Pamamahala sa mga Task at Gather Pattern

Mag-iskedyul ng maramihang coroutine gamit ang mga asyncio task at gather. Nagbibigay-daan sa mga ahente na palawakin ang mga tool call at mangolekta ng mga resulta nang mahusay.

Aralin 4 • Mga Async Context Manager at Generator

Ipatupad ang mga async context manager at async generator para sa ligtas na streaming ng mapagkukunan. Sumusuporta sa streaming ng mga tugon ng LLM sa loob ng mga loop ng ahente.

Aralin 1 • Persistent na Storage Backend

I-persist ang memory ng ahente sa mga session gamit ang mga relational at key-value store. Nagbibigay-daan sa mga ahenteng may estado na ipagpatuloy ang konteksto pagkatapos ng restart.

Aralin 2 • Mga Estratehiya sa Pag-optimize ng Context Window

I-compress, ibuod, at bigyang-priyoridad ang memory upang magkasya sa mga limitasyon ng konteksto ng LLM. Direktang nagpapabuti sa koherensiya ng ahente sa mga gawaing tumatakbo nang matagal.

Aralin 3 • Taksonomiya ng Memory ng Ahente

Iklasipika ang memory ng ahente sa mga uri ng working, episodic, semantic, at procedural. Nagbibigay ng konseptwal na mapa para sa lahat ng desisyon sa disenyo ng memory sa kabanata.

Aralin 4 • Mga Vector Store para sa Semantic Retrieval

I-embed ang text at i-query ang mga vector store upang bigyan ang mga ahente ng pangmatagalang semantic memory. Ikinokonekta ang retrieval-augmented generation sa mga loop ng desisyon ng ahente.

Aralin 1 • Function Calling gamit ang mga LLM API

Ipasa ang mga schema ng tool sa mga LLM API at i-parse ang mga istrutural na tugon ng function-call. Tinutulay ang agwat sa pagitan ng output ng LLM at ng naisasakatuparang Python function.

Aralin 2 • Mga Prinsipyo sa Disenyo ng Tool

Tukuyin kung ano ang gumagawa ng isang mabuting tool ng ahente: atomicity, idempotency, at malinaw na mga schema. Itinatatag ang mga pamantayan ng disenyo na inilalapat sa bawat tool na binuo sa kabanata.

Aralin 3 • Retry Logic at Error Recovery

Ipatupad ang exponential backoff, circuit breaker, at mga estratehiya ng fallback para sa mga tool. Tinitiyak na mananatiling gumagana ang mga ahente kapag bumababa ang mga panlabas na serbisyo.

Aralin 4 • Sandboxed at Ligtas na Pag-execute ng Tool

I-execute ang mga tool na bumubuo ng code sa nakahiwalay na subprocess o container. Pinapagaan ang mga panganib sa seguridad mula sa pag-execute ng code na nabuo ng ahente.

Aralin 1 • Prompt Engineering para sa Reasoning

Gumawa ng system at user prompt na humihimok ng istrutural na chain-of-thought reasoning. Ang mahusay na disenyong prompt ay nagbabawas ng hallucination at nagpapabuti ng kalidad ng plano.

Aralin 2 • Mga Mekanismo ng Self-Correction at Reflection

Magdagdag ng mga hakbang ng reflection kung saan pumupuna at nagre-rebisa ang mga ahente ng sarili nilang output. Pinapabuti ang kalidad ng pangwakas na sagot sa kumplikado at bukas na mga gawain.

Aralin 3 • Goal Decomposition at Task Planning

Hatiin ang mataas na antas na mga layunin sa maayos na subtask gamit ang mga planong nabuo ng LLM. Nagbibigay-daan sa mga ahente na harapin ang mga multi-step na problema na lampas sa single-turn reasoning.

Aralin 4 • Pagpapatupad ng ReAct Loop sa Python

I-code ang isang buong ReAct loop na may thought parsing, tool dispatch, at observation injection. Isinasalin ang papel ng ReAct sa naisasakatuparan at nasusubukang Python.

Aralin 1 • Implementasyon ng Orchestrator Agent

Bumuo ng isang orchestrator na nagde-delegate ng mga subtask sa mga espesyalistang ahente at nag-a-aggregate ng mga resulta. Ipinapakita ang sentral na pattern ng koordinasyon sa mga sistema ng multi-agent.

Aralin 2 • Mga Protocol ng Komunikasyon ng Ahente

Tukuyin ang mga schema ng mensahe at panuntunan ng ruta para sa komunikasyon sa pagitan ng mga ahente. Pinipigilan ng mga standardized na protocol ang mga pagkabigo sa integrasyon habang lumalaki ang bilang ng ahente.

Aralin 3 • Fault Tolerance sa mga Sistema ng Multi-Agent

Ipatupad ang health check, restart, at muling pagtatalaga ng gawain para sa mga nabibigong ahente. Tinitiyak na ang pangkalahatang sistema ay patuloy na gumagana sa kabila ng mga indibidwal na pagkabigo ng ahente.

Aralin 4 • Shared Memory at Pag-sync ng Estado

I-synchronize ang nakabahaging estado sa mga ahente gamit ang mga lock, queue, at distributed store. Pinipigilan ang mga race condition at stale read sa mga sistema ng concurrent na ahente.

Aralin 1 • Mga Tool at Pamamaraan ng Profiling

Gumamit ng cProfile, line_profiler, at memory_profiler upang matukoy ang mga hotspot ng performance. Ang pag-profile bago mag-optimisa ay pumipigil sa nasayang na pagsisikap sa mga hindi kritikal na landas ng code.

Aralin 2 • Mga Estratehiya ng Caching para sa mga Tawag ng Ahente

Ilapat ang in-memory at distributed caching upang maiwasan ang mga kalabisan na tawag sa LLM at tool. Ang caching ay ang pinakamataas na antas na optimisasyon para sa mga ahenteng sensitibo sa latency.

Aralin 3 • Parallelism gamit ang Multiprocessing at Thread

I-offload ang mga gawaing CPU-bound sa mga process pool at mga gawaing I/O-bound sa mga thread pool. Kinukumpleto ang mga async pattern para sa mga workload na humaharang sa event loop.

Aralin 4 • Pag-optimisa ng Python Data Processing

Palitan ang mabagal na Python loop ng mga vectorized na operasyon ng NumPy at mahusay na comprehension. Binabawasan ang oras ng CPU para sa mga hakbang ng pag-preprocess na mabigat ang datos ng ahente.

Aralin 1 • Containerization at Mga Pattern ng Deployment

I-package ang mga ahente sa container at i-deploy gamit ang mga platform ng orkestrasyon. Tinitiyak ng containerization ang pagkakapareho ng environment sa pagitan ng development at produksyon.

Aralin 2 • Mga Framework ng Ebalwasyon ng Ahente

Sukatin ang performance ng ahente gamit ang rate ng pagkumpleto ng gawain, faithfulness, at metrics ng latency. Pinapalitan ng kwantitatibong ebalwasyon ang subhetibong paghatol ng mga reproducible na iskor.

Aralin 3 • CI/CD Pipeline para sa mga Agentic System

I-automate ang pagsubok, ebalwasyon, at deployment sa pamamagitan ng mga CI/CD pipeline. Binabawasan ng continuous delivery ang panganib na mapadala ang sirang pag-uugali ng ahente.

Aralin 4 • Unit at Integration Testing para sa mga Ahente

Sumulat ng mga pytest-based na unit test para sa mga tool at integration test para sa mga loop ng ahente. Nahuhuli ng mga automated test ang regression bago sila makarating sa produksyon.