دوره آموزشی ساخت یک سیستم چندایجنتی آگاه به زمینه با استفاده از LLMها و MCP

توی این دوره عملی یاد می‌گیرید چطور یک سیستم چندعاملی با هوش مصنوعی بسازید و اجرا کنید که Context-Aware باشه و از مدل‌های بزرگ زبان (LLM) و Anthropic MCP بهره ببره. استاد Lillian Pierson به شما نشون می‌ده چطور یک سیستم عملی بسازید که از قدرت GPT-4o، Airtable و n8n برای خودکارسازی کارهای ساختاریافته با حفظ زمینه و عوامل ماژولار استفاده می‌کنه.

تو فقط در دو ساعت، دو عامل (Agent) قابل تعامل می‌سازید: یکی برای تولید محتوا و دیگری برای ارزیابی کیفیت—هر دو از طریق چارچوب هماهنگ با MCP مدیریت می‌شن. تو مسیر آموزش، یاد می‌گیرید چطور لایه‌های زمینه‌ای رو فرمت کنید، پرامپت‌های وظیفه‌ای رو ساختار بدید و خروجی‌ها رو بررسی کنید تا دقت و هماهنگی با برند حفظ بشه. چه بخواید اتوماسیون AI، جریان‌های کاری هوشمند یا سیستم‌های LLM مقیاس‌پذیر رو بررسی کنید، این دوره پایه‌ای قدرتمند از مهارت‌های حیاتی و پرتقاضا برای کسب‌وکار رو به شما می‌ده.

اهداف یادگیری
شناخت اجزای اصلی MCP Anthropic و درک چگونگی پشتیبانی از سیستم‌های چندعاملی ماژولار و Context-Aware
طراحی لایه زمینه پایدار با ابزارهایی مثل Airtable یا Google Drive برای اجرای وظایف توسط عوامل LLM
ساخت و هماهنگی یک سیستم دوعاملی با GPT-4o و n8n، شامل یک عامل تولید محتوا و یک عامل ارزیابی
پیاده‌سازی جریان‌های کاری ساختاریافته که با استانداردهای MCP هماهنگ باشه، شامل فرمت پرامپت، پارامترگذاری وظایف و زنجیره‌سازی عوامل
ارزیابی و توسعه سیستم چندعاملی، افزودن حلقه‌های بازخورد عملکرد و برنامه‌ریزی برای گسترش آینده