Building AI Agents for Complex Tasks is an intermediate-level course designed to equip learners with the skills to design, build, and evaluate intelligent agents that operate autonomously across dynamic, multi-step environments. Moving beyond simple chatbot flows, this course introduces learners to agent architectures that perceive context, make decisions, integrate tools, and recover from failure.
Building AI Agents for Complex Tasks
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: LangChain
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Context Management
- Kategorie: Scenario Testing
- Kategorie: Performance Testing
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Agentic systems
- Kategorie: Development Testing
- Kategorie: Tool Calling
- Kategorie: AI Orchestration
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This foundational lesson introduces what AI agents are and how they differ from traditional software. Learners will explore agent-environment interactions, the concept of perception, and how various types of agents—reactive, deliberative, and hybrid—handle decision-making. Through real-world examples like smart assistants and warehouse robots, learners will classify agent types and determine where each model excels or breaks down.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
This lesson moves from theory to implementation. Learners will construct intelligent agents that integrate inputs (perception), structured reasoning (decision loops), and output (action). They'll explore core modules such as memory, planning chains, and tool execution in LangChain and Rasa. Real-world examples like Alexa’s task-based updates and LangChain agents with tools will help frame the technical walkthroughs.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
In the final lesson, learners will focus on evaluating how agents perform in realistic, changing environments. They'll explore testing strategies, interpret edge-case behaviors, and fine-tune agents using logs, performance feedback, and outcome tracking. Examples such as AlphaCode’s reasoning iterations and BabyAGI’s task queue refinement will help frame the concepts. This lesson culminates in the Capstone project, where learners will apply everything they've learned to design and deliver an intelligent, goal-driven agent.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
Dozent
von
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.