Projeto final que integra todos os conceitos de fluxo de trabalho agêntico para construir um agente de pesquisa abrangente capaz de pesquisa autônoma, análise e relatórios com supervisão humana.
Bem-vindo ao projeto final do caminho de aprendizagem de Fluxos de Trabalho de IA Agêntica! Neste módulo, você integrará tudo o que aprendeu para construir um agente de pesquisa sofisticado capaz de pesquisa autônoma, análise e geração de relatórios com supervisão humana apropriada. Este projeto demonstra como todos os conceitos—arquiteturas de agentes, sistemas de planejamento, orquestração de ferramentas e design human-in-the-loop—trabalham juntos em uma aplicação do mundo real.
Ao final deste módulo, você será capaz de:
Nosso agente de pesquisa será capaz de:
Nosso agente de pesquisa segue uma arquitetura híbrida combinando abordagens reativas e deliberativas:
Teste sua compreensão sobre construção de agentes de pesquisa:
Qual padrão de arquitetura é mais adequado para um agente de pesquisa que precisa tanto de respostas reativas quanto planejamento complexo?
A) Puramente reativo B) Puramente deliberativo C) Arquitetura híbrida D) Sistema multi-agente
Resposta: C) Arquitetura híbrida
Agentes de pesquisa precisam de capacidades reativas para respostas imediatas e planejamento deliberativo para estratégias complexas de pesquisa, tornando a arquitetura híbrida ideal.
Qual é o ponto de intervenção mais crítico para qualidade de pesquisa?
A) Aprovação da fase de planejamento B) Validação de credibilidade de fontes de informação C) Revisão de formatação de relatório D) Gerenciamento de cronograma
Resposta: B) Validação de credibilidade de fontes de informação
A credibilidade das fontes impacta diretamente a qualidade e confiabilidade da pesquisa, tornando-a o ponto de intervenção mais crítico para manter a integridade da pesquisa.
Qual métrica de qualidade é mais importante para entregas de pesquisa?
A) Completude da cobertura de informações B) Velocidade de conclusão da pesquisa C) Número de fontes consultadas D) Comprimento do relatório final
Resposta: A) Completude da cobertura de informações
A completude garante que a pesquisa aborda adequadamente o escopo e requisitos do tópico, fornecendo insights abrangentes e confiáveis.
Tempo: 60 minutos
Construa um agente de pesquisa simplificado com:
Tempo: 90 minutos
Aprimore seu agente de pesquisa com:
Tempo: 120 minutos
Implante um agente de pesquisa pronto para produção apresentando:
Construir um agente de pesquisa integra todos os conceitos deste caminho de aprendizagem:
Este projeto final demonstra como sistemas agênticos sofisticados podem aumentar as capacidades humanas em domínios complexos como pesquisa, fornecendo tanto automação quanto supervisão humana apropriada.
Você completou com sucesso o caminho de aprendizagem de Fluxos de Trabalho de IA Agêntica! Agora você tem o conhecimento e habilidades para:
Essas habilidades formam a base para construir sistemas de IA agêntica prontos para produção que podem lidar com a complexidade do mundo real mantendo confiabilidade, transparência e controle humano.
Continue sua jornada de engenharia de IA com o caminho de aprendizagem Sistemas de IA em Produção, onde você aprenderá a implantar, monitorar, escalar e proteger sistemas de IA em ambientes de produção.
Classe principal do agente de pesquisa integrando todos os subsistemas
Sistema de planejamento especializado para decomposição e execução de tarefas de pesquisa
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Teste sua compreensão de sistemas agênticos integrados e automação de pesquisa
1. Qual é o componente mais crítico para garantir a qualidade da pesquisa em um agente de pesquisa autônomo?
Correct Answer:
Mecanismos de controle de qualidade, incluindo verificação de fontes, checagem de fatos e supervisão humana, são essenciais para garantir a confiabilidade e precisão da pesquisa autônoma.