Agentic AI for Engineers: Architecting Goal-Driven Systems / Агентный ИИ для инженеров: Разработка систем, ориентированных на достижение конкретных целей
Год издания: 2026
Автор: Nagasubramanian Dhivya / Нагасубраманьян Дивья
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 460
Описание: As AI rapidly evolves from passive models to autonomous systems capable of setting goals, reasoning, and acting independently, engineers find themselves at the threshold of a new technological era. This book serves as a bridge—connecting the world of traditional engineering to the emerging domain of Agentic AI. It is crafted for hands-on professionals who may not have formal training in AI but are eager to build the next generation of intelligent, goal-driven systems.
The journey begins with foundational concepts: what it truly means for a system to exhibit agency, how autonomy differs from automation, and why this distinction matters in practice. Early chapters lay down the necessary groundwork in machine learning and generative AI, allowing readers to appreciate the architecture that enables agentic behavior. From there, the book dives into system design patterns, prompting strategies, and the most influential tools shaping the agentic AI landscape—from LangChain to CrewAI. Practical guidance is provided on engineering agents that are not only capable but also aligned, safe, and robust in dynamic environments. The third chapter shifts into applied engineering: readers are walked step-by-step through building their first AI agent, supported by real-world examples, feedback loop design, and deployment practices that mirror how modern autonomous systems are built.
By the final chapter, readers will not only understand agentic systems—they will be ready to build, evaluate, and evolve them. The book closes by addressing the road ahead: open challenges in ethics, unpredictability, and system alignment, along with a roadmap for engineers who want to actively contribute to the field. Whether you're building automation today or preparing for the autonomy of tomorrow, Agentic AI for Engineers equips you with the knowledge, tools, and mindset to lead in the era of intelligent agents.
What You Will Learn
A practical introduction to Machine Learning and Generative AI, tailored for engineers
Conceptualize, design, and build autonomous AI agents from scratch—even with a minimal AI background.
The core principles of Agentic AI, including goals, environments, actions, and feedback loops
Understand different Agentic AI frameworks and their applications.
Integrate agentic systems into real-world applications using hands-on coding examples
Review strategies for ensuring safe, ethical, and auditable agent behavior in production environments
Who This Book Is For
Primary audience includes Software Engineers, DevOps, and Data Engineers curious about building intelligent, autonomous systems but who lack formal AI training; Technical Product Managers and Engineering Leaders looking to understand and implement Agentic AI in real-world systems; System Architects and Automation Engineers exploring the shift from traditional automation to intelligent agent-based architectures.
AI/ML Enthusiasts and self-learners, Engineering and computer science students, and professionals in emerging tech domains who want to build or deploy autonomous agents will also benefit from this book.
Поскольку ИИ быстро эволюционирует от пассивных моделей к автономным системам, способным ставить цели, рассуждать и действовать независимо, инженеры оказываются на пороге новой технологической эры. Эта книга служит мостом, соединяющим мир традиционной инженерии с развивающейся областью агентурного ИИ. Он создан для профессионалов-практиков, которые, возможно, не имеют формального образования в области искусственного интеллекта, но стремятся создавать интеллектуальные системы следующего поколения, ориентированные на достижение конкретных целей.
Путешествие начинается с основополагающих концепций: что на самом деле означает для системы проявление самостоятельности, чем автономия отличается от автоматизации и почему это различие имеет значение на практике. В первых главах излагаются необходимые основы машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта, позволяющие читателям оценить архитектуру, обеспечивающую агентное поведение. Далее в книге рассказывается о шаблонах проектирования систем, стратегиях разработки подсказок и наиболее влиятельных инструментах, формирующих ландшафт искусственного интеллекта — от LangChain до CrewAI. Приводятся практические рекомендации по инженерным разработкам, которые не только способны, но и согласованы, безопасны и надежны в динамичных условиях. Третья глава посвящена прикладной инженерии: читатели шаг за шагом знакомятся с созданием своего первого агента искусственного интеллекта, подкрепленного примерами из реальной жизни, проектированием контура обратной связи и практиками развертывания, которые отражают принципы построения современных автономных систем.
К последней главе читатели не только поймут, что такое агентурные системы, но и будут готовы к их созданию, оценке и развитию. Книга завершается описанием предстоящего пути: нерешенные проблемы в области этики, непредсказуемости и согласования систем, а также план действий для инженеров, которые хотят внести активный вклад в развитие отрасли. Занимаетесь ли вы автоматизацией сегодня или готовитесь к автономии завтрашнего дня, Agentic AI для инженеров предоставит вам знания, инструменты и образ мышления, необходимые для лидерства в эпоху интеллектуальных агентов.
Чему вы научитесь
Практическое введение в машинное обучение и генеративный ИИ, предназначенное для инженеров
Концептуализируйте, проектируйте и создавайте автономные ИИ—агенты с нуля - даже с минимальными знаниями в области ИИ.
Основные принципы агентного ИИ, включая цели, окружение, действия и циклы обратной связи.
Разбирайтесь в различных фреймворках агентного ИИ и их приложениях.
Интегрируйте агентные системы в реальные приложения, используя практические примеры кодирования
Рассмотрите стратегии обеспечения безопасного, этичного и проверяемого поведения агентов в производственных средах
Для кого предназначена эта книга
Основная аудитория включает инженеров-программистов, DevOps-специалистов и инженеров по обработке данных, которым интересно создавать интеллектуальные автономные системы, но у которых нет формального обучения ИИ; Технических менеджеров по продуктам и инженерных руководителей, которые хотят понять и внедрить агентный ИИ в реальные системы; Системных архитекторов и инженеров по автоматизации, изучающих переход от традиционной автоматизации к интеллектуальным агентным системам. архитектуры.
Эта книга также будет полезна энтузиастам и самоучкам в области искусственного интеллекта и ML, студентам инженерных специальностей и информатики, а также специалистам в новых технологических областях, которые хотят создавать или развертывать автономные агенты.
dumpz.ws
Год издания: 2026
Автор: Nagasubramanian Dhivya / Нагасубраманьян Дивья
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 460
Описание: As AI rapidly evolves from passive models to autonomous systems capable of setting goals, reasoning, and acting independently, engineers find themselves at the threshold of a new technological era. This book serves as a bridge—connecting the world of traditional engineering to the emerging domain of Agentic AI. It is crafted for hands-on professionals who may not have formal training in AI but are eager to build the next generation of intelligent, goal-driven systems.
The journey begins with foundational concepts: what it truly means for a system to exhibit agency, how autonomy differs from automation, and why this distinction matters in practice. Early chapters lay down the necessary groundwork in machine learning and generative AI, allowing readers to appreciate the architecture that enables agentic behavior. From there, the book dives into system design patterns, prompting strategies, and the most influential tools shaping the agentic AI landscape—from LangChain to CrewAI. Practical guidance is provided on engineering agents that are not only capable but also aligned, safe, and robust in dynamic environments. The third chapter shifts into applied engineering: readers are walked step-by-step through building their first AI agent, supported by real-world examples, feedback loop design, and deployment practices that mirror how modern autonomous systems are built.
By the final chapter, readers will not only understand agentic systems—they will be ready to build, evaluate, and evolve them. The book closes by addressing the road ahead: open challenges in ethics, unpredictability, and system alignment, along with a roadmap for engineers who want to actively contribute to the field. Whether you're building automation today or preparing for the autonomy of tomorrow, Agentic AI for Engineers equips you with the knowledge, tools, and mindset to lead in the era of intelligent agents.
What You Will Learn
A practical introduction to Machine Learning and Generative AI, tailored for engineers
Conceptualize, design, and build autonomous AI agents from scratch—even with a minimal AI background.
The core principles of Agentic AI, including goals, environments, actions, and feedback loops
Understand different Agentic AI frameworks and their applications.
Integrate agentic systems into real-world applications using hands-on coding examples
Review strategies for ensuring safe, ethical, and auditable agent behavior in production environments
Who This Book Is For
Primary audience includes Software Engineers, DevOps, and Data Engineers curious about building intelligent, autonomous systems but who lack formal AI training; Technical Product Managers and Engineering Leaders looking to understand and implement Agentic AI in real-world systems; System Architects and Automation Engineers exploring the shift from traditional automation to intelligent agent-based architectures.
AI/ML Enthusiasts and self-learners, Engineering and computer science students, and professionals in emerging tech domains who want to build or deploy autonomous agents will also benefit from this book.
Поскольку ИИ быстро эволюционирует от пассивных моделей к автономным системам, способным ставить цели, рассуждать и действовать независимо, инженеры оказываются на пороге новой технологической эры. Эта книга служит мостом, соединяющим мир традиционной инженерии с развивающейся областью агентурного ИИ. Он создан для профессионалов-практиков, которые, возможно, не имеют формального образования в области искусственного интеллекта, но стремятся создавать интеллектуальные системы следующего поколения, ориентированные на достижение конкретных целей.
Путешествие начинается с основополагающих концепций: что на самом деле означает для системы проявление самостоятельности, чем автономия отличается от автоматизации и почему это различие имеет значение на практике. В первых главах излагаются необходимые основы машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта, позволяющие читателям оценить архитектуру, обеспечивающую агентное поведение. Далее в книге рассказывается о шаблонах проектирования систем, стратегиях разработки подсказок и наиболее влиятельных инструментах, формирующих ландшафт искусственного интеллекта — от LangChain до CrewAI. Приводятся практические рекомендации по инженерным разработкам, которые не только способны, но и согласованы, безопасны и надежны в динамичных условиях. Третья глава посвящена прикладной инженерии: читатели шаг за шагом знакомятся с созданием своего первого агента искусственного интеллекта, подкрепленного примерами из реальной жизни, проектированием контура обратной связи и практиками развертывания, которые отражают принципы построения современных автономных систем.
К последней главе читатели не только поймут, что такое агентурные системы, но и будут готовы к их созданию, оценке и развитию. Книга завершается описанием предстоящего пути: нерешенные проблемы в области этики, непредсказуемости и согласования систем, а также план действий для инженеров, которые хотят внести активный вклад в развитие отрасли. Занимаетесь ли вы автоматизацией сегодня или готовитесь к автономии завтрашнего дня, Agentic AI для инженеров предоставит вам знания, инструменты и образ мышления, необходимые для лидерства в эпоху интеллектуальных агентов.
Чему вы научитесь
Практическое введение в машинное обучение и генеративный ИИ, предназначенное для инженеров
Концептуализируйте, проектируйте и создавайте автономные ИИ—агенты с нуля - даже с минимальными знаниями в области ИИ.
Основные принципы агентного ИИ, включая цели, окружение, действия и циклы обратной связи.
Разбирайтесь в различных фреймворках агентного ИИ и их приложениях.
Интегрируйте агентные системы в реальные приложения, используя практические примеры кодирования
Рассмотрите стратегии обеспечения безопасного, этичного и проверяемого поведения агентов в производственных средах
Для кого предназначена эта книга
Основная аудитория включает инженеров-программистов, DevOps-специалистов и инженеров по обработке данных, которым интересно создавать интеллектуальные автономные системы, но у которых нет формального обучения ИИ; Технических менеджеров по продуктам и инженерных руководителей, которые хотят понять и внедрить агентный ИИ в реальные системы; Системных архитекторов и инженеров по автоматизации, изучающих переход от традиционной автоматизации к интеллектуальным агентным системам. архитектуры.
Эта книга также будет полезна энтузиастам и самоучкам в области искусственного интеллекта и ML, студентам инженерных специальностей и информатики, а также специалистам в новых технологических областях, которые хотят создавать или развертывать автономные агенты.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Premium, Местный, Свои