Designing AI Agent Systems : A Practical Guide to Multi-Agent Architectures, Autonomous Workflows, and Intelligent AI Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Amazon Digital Services LLC - Kdp Jun 2026, 2026
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Neuware - Most AI books teach prompts.This book teaches systemsAI agents are no longer simple chatbots. Modern AI systems can reason, plan, use tools, collaborate with other agents, and execute complex workflows with minimal human intervention. Building these systems requires a new engineering discipline-one that combines software architecture, orchestration, memory design, reliability engineering, and autonomous decision-making.What Readers Learn- In this book you'll learn: - What makes a system truly agentic- Agent architecture design patterns- Memory systems and retrieval architectures- Tool-using AI agents- Multi-agent orchestration strategies- Reliability, observability, and safety engineering- Production deployment patterns- Real-world automation blueprints- Research, content, business, productivity, and sales agent systemsWho This Book Is For- This book is ideal for: - Software Engineers- AI Engineers- Architects- Technical Founders- Product Leaders- AI ConsultantsWhether you're building your first autonomous workflow or designing enterprise-scale multi-agent systems, this book provides the practical frameworks, implementation patterns, and production lessons needed to build reliable AI agent systems that work beyond the demo.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9798180428578
- Titel
- Designing AI Agent Systems : A Practical Guide to Multi-Agent Architectures, Autonomous Workflows, and Intelligent AI Applications
- Autor
- Akshay Panda
- Verlag
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Jun 2026
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798180428578
- Artikelgewicht
- 494 Gramm
- Abmessungen
- 229x152x20 mm
Most AI books teach prompts.
This book teaches systems
AI agents are no longer simple chatbots. Modern AI systems can reason, plan, use tools, collaborate with other agents, and execute complex workflows with minimal human intervention. Building these systems requires a new engineering discipline—one that combines software architecture, orchestration, memory design, reliability engineering, and autonomous decision-making.
What Readers Learn- In this book you'll learn:
- What makes a system truly agentic
- Agent architecture design patterns
- Memory systems and retrieval architectures
- Tool-using AI agents
- Multi-agent orchestration strategies
- Reliability, observability, and safety engineering
- Production deployment patterns
- Real-world automation blueprints
- Research, content, business, productivity, and sales agent systems
- This book is ideal for:
- Software Engineers
- AI Engineers
- Architects
- Technical Founders
- Product Leaders
- AI Consultants
Whether you're building your first autonomous workflow or designing enterprise-scale multi-agent systems, this book provides the practical frameworks, implementation patterns, and production lessons needed to build reliable AI agent systems that work beyond the demo.
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