Akansha Yadav maps a four-phase path to becoming an Agentic AI Engineer: master LLM fundamentals and mental models first, then data handling and retrieval techniques, then agent design patterns with frameworks like LangChain, and finally multi-agent systems with memory architectures and self-improvement strategies.
पहले बीड ग्रेजुएट बने, सॉफ्टवेयर डेवलपर और आप बनते हैं एजेंट, आई इंजीनियर। तो चलिए समझते हैं की कैसे आप बन सकते हो एजेंटेएईंीनियर सो फेस वन में आपको बात करनी है मेंटल मॉडल के बारे में। मतलब कोर मेंटल मॉडल जहाँ पर आपको समझना है कि मॉडल्स होते क्या है, एलएलएम, जेंटस, आई, सिस्टम, न सबके बारे में आपको इनडेब् समझना है। इनका आर्किटेक्चर, वगैरह, स्टेट, मशीन, वर्क, फ्लो संट्रोनसिस्टम क्या होते है, ए पी, आई, फर्स्ट, आर्किटेक्चर क्या होता है, ये सब कुछ आपको पढ़ना है। बट 1 चीज ध्यान रखना है इस में आपको टच नहीं करना है, लाचेन र, लाइन ग्राफ। आप लोग ट्रेंडी चीजें सुन रहे होगे बट उसपर अगर आप जम कर गए तो आपका फाउंडेशन बिगड़ जाएगा। इसीलिए इस चीज का ध्यान रखना। अब बात करते हैं फेस टू फेस टू में आपको पढना है डीएलएल और ट्राइवल की। मास्टरी मतलब कि कैसे डेटा को निकाला जाता है, टोकनाइजेशन क्या होता है, कांटेक्ट ऑप्टेमाइजेशन क्या होता है, एमबेडिकस्पेसिस कैसे होता है, बेसिकली सिमिलारिटी वॉक कैसे करती है और एडवांस रैक में क्वेरी री राइटिंग और टॉप रिट्राइवल टेक्निक के बारे में पढ़ना है। साथ ही हाइब्रेड सर्च क्या होता है। ये सब कुछ कवर करने के बाद आपको आ जाना है ऐसे सिस्टम बिल्ड करने पर फेस थ्री से पहले जो कि फास्ट हो, एक्यूरेट और चीफ भी हो। ऐसे सिस्टम्स होने चाहिए जो फर्स्ट एक्यूरेट ट्राइवल सिस्टम पर वर्क करते है। अब बात करते हैं नेक्ट फेस की। फेस थ्री में आपको पढ़ना है एजेंट के आर्किटेक्चर देखो कुछ ऐसे कोर पैटन देखने को मिलते हैं एजेंट में जैसे रीजन प्लस 1 लूप, प्लान, एक्जीक्यूट रिफ्लेक्ट लूप या फिर टू लॉगमिंटेड लर्निंग। ये कुछ पैटर्स है जिनके बारे में आपको पता होना चाहिए की डिफरेंट टाइप के मॉडल्स इन पैट्स पर वर्क करते हैं। इन्हीं के लिए आप यूज कर सकते हो कुछ फ्रेमवर्क जैसे लैंगग्राफलांगचेंज। हमने बात करी थी की आई, ऑटो, जी, पी, टी, इन सबके बारे में आपको पढ़ना है। कंट्रोल बल फ्लोर्स बनाने हैं तो आपको लैनग्राफकीतरफ जाना है, रोल बेस्ड एजेंट बनाने है तो क्री आपकी हेल्प करेगा, ऑटोनोमस लूप्स बनाने है तो ऑटो जीपीटी, फोर्थ फेज में आपको मल्टी एजेंट सिस्टम बनाने हैं। ऐसे सिस्टम जहाँ पर आप रोल स्पेसिफाई करेंगे, कुछ ऐसे रोल स्पेशलाइजेशन होने चाहिए, कम्यूनिकेशन प्रोटोकॉल स होने चाहिए। साथ ही कुछ ऐसी स्ट्रेटेजीज को आप अप्लाई करेंगे और कुछ ही आर्किटेक्चर्स के बारे में आप पढ़ेंगे। इस पेज में आपको कोशिश करनी है कि ऐसे एजेंट बनाने की जो डिबेट करे, वेरीफाई करे और पुट को इम्प्रूव भी करें। इसके बाद आता है सबसे बड़ा और इम्पॉर्टेंट टॉपिक पिक्स मेंबरी सिस्टम। कोई भी एजेंट आप बना रहे हैं। विदाउट मेंबरी अगर वो है तो ये समझ लो, वो 1 सिर्फ और सिर्फ टॉय प्रोजेक्ट है। इसी लिए आपको कोशिश करनी है मेमरी सिस्टम को समझने 1 कौन कौन से मेमरी सिस्टम अवेलेबल है। देखो ये 4 मेमरी सिस्टम प्राइमरीली होते हैं कॉन्टेक्ट विंडो, वेक्टर, डीबी, पास्ट, एक्शन या फिर नॉलेज के बेसिस पर जहां पर सिमेनिटिक मेमरी यूज होती है। इसी में आपको डीप जानने की कोशिश करनी है। आपको समझना है कि मेमरी रिट्राइवल स्ट्रैटेजीज होती क्या है? कॉन्टेक्ट का कम्प्रेशन कैसे करते हैं या फिर फॉरगेटिंग मैकानिजम पे कैसे वर्क करते हैं तो मेरी सिस्टम में जाना जहाँ पर आपको टूलिंग और रियल वर्ल्ड एक्शन लेयर्स क्रिएट करनी है। मतलब ए पी आई स को पढ़ना है फंक्शन को कॉल करना है ए पी आई का 1 अलग से रोड मैप विच विल गिव यू सून उसमे आपको एक्ट्रर टूल्स को कनेक करने की कोशिश करने से आप डेटा बेस, ब्राउजर या फिर कोड एक्जीक्यूशन करा सकते हो। अपने एजेंट से विदाउट ह्यूमन इंटरेक्ट अब बात आती है प्लानिंग रीजनिंग इन सेल्फ इम्प्रूवमेंट की जहाँ पर आपको ट्री ऑफ थॉट सेल्फ रिफ्लेक्शन सेल्फ फीलिंग एजेंट्स या फिर गोल् डी कम्पोज।
