AI AGENTS, MADE INTUITIVE : How Autonomous AI Thinks, Plans, Uses Tools, Remembers, and Gets Work Done (From First Principles)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published Sep 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - A chatbot answers. An agent acts.That difference changes almost everything.AI agents can plan, use tools, retrieve information, remember across interactions and take actions in real systems. Yet explanations of agentic AI often fall into one of two traps: they stay so simple that the engineering disappears or they begin with frameworks and implementation details that become outdated almost immediately.AI AGENTS, MADE INTUITIVE takes a different approach.Starting from first principles, D. K. Harlan explains what turns a language model into an agent and how the surrounding system determines whether that agent becomes useful, reliable or dangerous.You will understand how agents: - turn goals into plans and actions- use APIs, software tools and external systems- manage context, memory and retrieval- coordinate in multi-agent systems- verify outcomes and recover from failures- balance autonomy with human control- handle reliability, safety and authorization- operate economically in production environments- become observable, testable and governableThe book moves from the basic agent loop to production-grade architectures, evaluation systems, reinforcement learning, alignment, long-running agents, human-agent collaboration and the emerging economics of agentic software.It also includes design patterns, production-readiness checklists, decision tables, debugging methods, core equations, worked architectures and formal foundations.This is not a prompt collection and it is not tied to one rapidly changing framework.It is a guide to understanding why AI agents work, where they fail and how to think clearly about building them.Written for software engineers, technical founders, AI product builders, architects, engineering leaders, researchers, advanced students and technically curious readers.…
Codice articolo 9798173982384
- Titolo
- AI AGENTS, MADE INTUITIVE : How Autonomous AI Thinks, Plans, Uses Tools, Remembers, and Gets Work Done (From First Principles)
- Autore
- D. K. Harlan
- Editore
- Independently Published Sep 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798173982384
- Peso dell'articolo
- 553 grammi
- Dimensioni
- 216x140x34 mm
A chatbot answers. An agent acts.
That difference changes almost everything.
AI agents can plan, use tools, retrieve information, remember across interactions and take actions in real systems. Yet explanations of agentic AI often fall into one of two traps: they stay so simple that the engineering disappears or they begin with frameworks and implementation details that become outdated almost immediately.
AI AGENTS, MADE INTUITIVE takes a different approach.
Starting from first principles, D. K. Harlan explains what turns a language model into an agent and how the surrounding system determines whether that agent becomes useful, reliable or dangerous.
You will understand how agents:
• turn goals into plans and actions
• use APIs, software tools and external systems
• manage context, memory and retrieval
• coordinate in multi-agent systems
• verify outcomes and recover from failures
• balance autonomy with human control
• handle reliability, safety and authorization
• operate economically in production environments
• become observable, testable and governable
The book moves from the basic agent loop to production-grade architectures, evaluation systems, reinforcement learning, alignment, long-running agents, human-agent collaboration and the emerging economics of agentic software.
It also includes design patterns, production-readiness checklists, decision tables, debugging methods, core equations, worked architectures and formal foundations.
This is not a prompt collection and it is not tied to one rapidly changing framework.
It is a guide to understanding why AI agents work, where they fail and how to think clearly about building them.
Written for software engineers, technical founders, AI product builders, architects, engineering leaders, researchers, advanced students and technically curious readers.
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