Context Engineering și Memorie pentru Agenți AI: Dincolo de Prompting
Program avansat pentru AI/ML engineers și software engineers care construiesc agenți și aplicații LLM și vor să treacă dincolo de prompting, către ingineria sistematică a contextului și a memoriei. Înveți să tratezi fereastra de context ca pe o resursă finită care trebuie bugetată și curată, să descompui anatomia contextului (system prompt, instrucțiuni, exemple, istoric conversațional, rezultate de tool, date retrieved) și să proiectezi straturi de memorie pentru agenți: working/short-term, semantică, episodică și procedurală. Acoperă memory managers și persistență (extracție, consolidare, pattern-uri de memory store în stil LangMem), strategii de retrieval pentru context (vector vs graph vs relational și abordarea hibridă), compaction și gestionarea ferestrei (summarization, pruning, sliding window, context offloading), context engineering pentru agenți multi-pas și sisteme multi-agent, plus evaluarea fiabilității, cost și token economics, prompt caching și optimizare. Totul ancorat în documentația oficială Anthropic, OpenAI, LangChain (LangMem și LangGraph) și cursul DeepLearning.AI, cu modele 2026 (Claude Opus 4.7/4.8, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro) și un proiect capstone: un agent cu memorie persistentă end-to-end, evaluat pe fiabilitate. Conținutul tehnic este informativ și versionează API-urile și modelele, care se pot schimba.
Ce vei invata
Competente practice pe care le dobandesti parcurgand acest curs
Pentru cine este
Nivel recomandat
Presupune experienta practica cu AI si scenarii complexe.
Actualizari
Periodic
Ultima actualizare: 08.06.2026. Continut mereu la zi.
Categorie
AI Engineering
Curs tehnic pentru profesionisti IT — necesita plan IT Pro sau IT + Non-IT.
Nivel Advanced
Experienta practica necesara
Presupune experienta practica cu AI. Acopera scenarii complexe si strategii avansate.
Mereu actualizat
Ultima actualizare: 08.06.2026
Cursul este actualizat periodic cu cele mai noi informatii, instrumente si practici din industrie.
Practic si aplicat
25 lectii cu exemple reale
Fiecare lectie include scenarii practice, checklist-uri executabile si quiz-uri pentru verificarea cunostintelor.
Curriculum
10 module, 25 lectii — structurat pentru a invata pas cu pas.
De Ce Context Engineering: Dincolo de Prompting
3 lectiiAnatomia Contextului: Componentele Ferestrei de Inferență
3 lectiiTipuri de Memorie pentru Agenți AI
3 lectiiMemory Managers și Persistență: Extracție, Consolidare, Store
3 lectiiStrategii de Retrieval pentru Context: Vector, Graph, Relational, Hibrid
3 lectiiCompaction și Gestionarea Ferestrei de Context
2 lectiiContext Engineering pentru Agenți Multi-Pas și Multi-Agent
2 lectiiEvaluarea și Debugging-ul Contextului și Memoriei
2 lectiiCost, Latență, Optimizare și Proiect Capstone
3 lectiiApendice: Resurse Oficiale, Actualizări 2026 și Trasee de Învățare
1 lectieVrei acces la acest curs?
Creeaza un cont si alege planul potrivit pentru a accesa acest curs si multe altele.