कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तकनीक में निरंतर प्रगति के साथ, कंपनियां यह विचार कर रही हैं कि क्या उन्हें एकल AI एजेंट पर निर्भर रहना चाहिए या अधिक कार्यक्षमताओं वाले बहु-एजेंट नेटवर्क का निर्माण करना चाहिए। हाल ही में, ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क कंपनी LangChain ने इस विषय पर संबंधित प्रयोग किए, जिसका उद्देश्य AI एजेंटों के सामने अत्यधिक निर्देशों और उपकरणों के मामले में उनके प्रदर्शन की सीमाओं का पता लगाना था। LangChain ने एक ब्लॉग में अपने प्रयोग की प्रक्रिया का विस्तृत वर्णन किया, जिसमें प्रमुख प्रश्न था: "जब एक ReAct एजेंट को संभालने के लिए कहा जाता है"

Hugging Face हाल ही में "एजेंट पाठ्यक्रम" नामक एक ऑनलाइन सीखने का पाठ्यक्रम पेश किया है, जिसका उद्देश्य छात्रों को बुद्धिमान एजेंट के मौलिक ज्ञान और अनुप्रयोगों को गहराई से समझने में मदद करना है। पाठ्यक्रम की सामग्री समृद्ध है, और इसे पाँच इकाइयों में विभाजित किया गया है, जो एजेंट के मौलिक सिद्धांतों से लेकर अंतिम असाइनमेंट मूल्यांकन तक, क्रमिक रूप से, छात्रों को आवश्यक कौशल हासिल करने में मदद करता है। पाठ्यक्रम की पहली इकाई "पाठ्यक्रम में आपका स्वागत है" है, जो पाठ्यक्रम का अवलोकन, दिशानिर्देश और आवश्यक उपकरण प्रदान करती है, ताकि छात्रों को अध्ययन के दौरान एक मजबूत आधार मिल सके। इसके बाद का भाग है

LangChain ने हाल ही में RAG (रिक्ति संवर्धित जनरेशन) पर एक गाइड जारी की है, जिसमें LangChain का उपयोग करके RAG तकनीक के बड़े मॉडल अनुप्रयोगों के निर्माण और तैनाती के बारे में विस्तृत जानकारी दी गई है। ट्यूटोरियल RAG प्रक्रिया के विभिन्न चरणों को कवर करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अधिक कुशलता से जानकारी निकालने और उत्पन्न करने में मदद मिलती है।