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Produktbild: Building Agentic AI: Workflows, Fine-Tuning, Optimization, and Deployment
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Building Agentic AI: Workflows, Fine-Tuning, Optimization, and Deployment

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58,99 € UVP 69,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.11.2025

Verlag

Pearson Education Limited

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

23,5/17,8/1,8 cm

Gewicht

560 g

Auflage

1

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-13-548968-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.11.2025

Verlag

Pearson Education Limited

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

23,5/17,8/1,8 cm

Gewicht

560 g

Auflage

1

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-13-548968-0

Herstelleradresse

Financial Times Prent.
St.-Martin-Straße 82
81541 München
DE

Email: salesde@pearson.com

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  • Produktbild: Building Agentic AI: Workflows, Fine-Tuning, Optimization, and Deployment
  • Series Editor Foreword xi

    Preface xiii

    Acknowledgments xvii

    About the Author xix

    Part I: Getting Started with Foundations of AI, LLMs, and Experimentation 1

    Chapter 1: An Introduction to AI, LLMs, and Agents 3

    Introduction 3

    The Basics of Large Language Models 3

    The Family Tree of LLM Tasks 10

    Alignment 10

    Prompt Engineering 12

    Special LLM Features 17

    LLM Workflows 25

    AI Agents 25

    Conclusion 28

    Chapter 2: First Steps with LLM Workflows 31

    Introduction 31

    Case Study 1: Text-to-SQL Workflow 32

    Conclusion 57

    Chapter 3: AI Evaluation Plus Experimentation 59

    Introduction 59

    Evaluating and Experimenting with LLMs 59

    Case Study 1, Revisited: The Text-to-SQL Workflow 61

    Case Study 2: A "Simple" Summary Prompt 77

    Conclusion 83

    Part II: Moving the Needle with AI Agents, Workflows, and Multimodality 85

    Chapter 4: First Steps with AI Agents and Multi-Agent Workloads 87

    Introduction 87

    Case Study 3: From RAG to Agents 88

    When Should You Use Workflows Versus Agents? 104

    Case Study 4: A (Nearly) End-to-End SDR 105

    Evaluating Agents 118

    Conclusion 121

    Chapter 5: Enhancing Agents with Prompting, Workflows, and More Agents 123

    Introduction 123

    Case Study 5: Agents Complying with Policies Plus Synthetic Data Generation 124

    Building Our Policy Bot Agent 127

    Case Study 6: Deep Research Plus Content Generation Agentic Workflows 133

    Multi-Agent Architectures 141

    Case Study 4, Revisited: Adding a Supervisor Agent to Our SDR Team 148

    Case Study 7: Agentic Tool Selection Performance 149

    Conclusion 157

    Chapter 6: Moving Beyond Natural Language: Multimodal and Coding AI 159

    Introduction 159

    Introduction to Multimodal AI 159

    Case Study 8: Image Retrieval Pipelines 168

    Case Study 9: Visual Q/A with Moondream 174

    Case Study 10: Coding Agent with Image Generation, File Use, and Moondream 176

    The Case for Any-to-Any Models 188

    Conclusion 191

    Part III: Optimizing Workloads with Fine-Tuning, Frameworks, and Reasoning LLMs 193

    Chapter 7: Reasoning LLMs and Computer Use 195

    Introduction 195

    Seven Pillars of Intelligence 195

    Case Study 11: Benchmarking Reasoning Models 198

    Reasoning Models for ReAct Agents 210

    Case Study 12: Computer Use 212

    Conclusion 224

    Chapter 8: Fine-Tuning AI for Calibrated Performance 225

    Introduction 225

    Case Study 13: Classification Versus Multiple Choice 227

    Case Study 14: Domain Adaptation 245

    Conclusion 258

    Chapter 9: Optimizing AI Models for Production 261

    Introduction 261

    Model Compression 261

    Case Study 15: Speculative Decoding with Qwen 269

    Case Study 16: Voice Bot--Need for Speed 272

    Case Study 17: Fine-Tuning Matryoshka Embeddings 277

    Case Study N + 1: What Comes Next? 284

    Index 287