Învață cum să construiești memorie persistentă pentru agenți AI în Python cu Mem0 și ChromaDB. Ghid pas cu pas cu exemple de cod, comparații între memorie vectorială și grafică, și integrări cu LangGraph și CrewAI.
Ghid practic pentru testarea agenților AI cu DeepEval în Python. Acoperă metrici LLM, tool correctness, tracing cu @observe, integrare pytest și CI/CD — cu cod funcțional verificat.
Ghid practic pentru implementarea guardrails-urilor în Python — de la Guardrails AI cu Pydantic, la OpenAI Agents SDK cu tripwire și LangChain middleware. Învață să protejezi agenții AI în producție cu detectare PII, protecție prompt injection și validare structurată.
Ghid practic pentru implementarea protocolului A2A (Agent-to-Agent) în Python. Construiește servere și clienți A2A, integrează cu Google ADK și Pydantic AI, și orchestrează sisteme multi-agent cu cod funcțional.
Ghid practic pentru construirea de sisteme multi-agent cu CrewAI în Python. Acoperă arhitectura Agents-Tasks-Crew, instrumente personalizate, Flows pentru orchestrare enterprise și bune practici pentru producție.
Învață cum să construiești un sistem Agentic RAG cu LangGraph în Python — cu evaluare automată a documentelor, verificare a halucinărilor și rescriere inteligentă a întrebărilor. Ghid complet cu cod funcțional.
Ghid practic pentru Model Context Protocol (MCP) în Python: construiește servere cu FastMCP, creează clienți, integrează cu Claude Desktop și deployează în producție cu Streamable HTTP.
Ghid practic de context engineering pentru 2026: de la RAG și compresia semantică la izolarea contextului multi-agent și optimizarea automată prin ACE, cu exemple complete de cod Python.
Alege limba preferată pentru a explora conținutul nostru