<h1>Gefeliciteerd! 🎉 </h1>
        <p style="color:#637381;">Goed gedaan! De cursus is voltooid!</p>

Om door te gaan, voer je gegevens in om in te loggen.

We hebben een 6‑cijferige code naar #MAIL_ADDRESS# gestuurd\nControleer uw inbox of spammap en voer de code hieronder in om door te gaan.

Verificatiecode verzonden

Bedankt voor de betaling. U kunt nu toegang krijgen tot {collectionName} door eenvoudigweg op de onderstaande knop te klikken.

Ja, je hebt succesvol besteld! 🎉

Ontgrendel deze exclusieve cursus

Het lijkt erop dat uw e-mailadres momenteel niet op de geautoriseerde toegangslijst staat. Zorg ervoor dat u het e-mailadres gebruikt dat is uitgenodigd, of neem contact op met de eigenaar van de inhoud voor hulp.

Verificatie vereist voor toegang

Fundamenten van de Skills Engine

Introductie tot Skills Engines voor LLM-agents

Architectuur en Kerncomponenten

Classificatie van Skills en Tools

🎮 Kruiswoordpuzzel: Terminologie van Skills Engines

Ontwerp en Definitie van Skills

Skill Definities en JSON Schema's

De Skill Registry Opzetten

Veiligheid en Sandbox-omgevingen

Implementatie van de Workflow

Integratie van Function Calling

Uitvoering en Output Parsing

Foutafhandeling en Zelfcorrectie

🎮 Pixel Quest: Workflow Avontuur

Geavanceerde Optimalisatie

Dynamische Skill Selectie

Multi-step Agents en Planning

Kennisvragen

Quiz: Basisprincipes Skills Engine

Quiz: Architectuur en Componenten

Quiz: Skill Definities en Schema's

Quiz: Uitvoering en Veiligheid

Quiz: Geavanceerde Workflows

Evaluatie

Cursusevaluatie

Bouw LLM-agents die niet alleen praten, maar ook handelen. In Architecting and Implementing a Skills Engine for LLM Agents leer je stap voor stap hoe je een schaalbare, veilige en betrouwbare skills engine ontwerpt waarmee large language models gestructureerde acties uitvoeren: van API-calls en databasequeries tot lokale scripts. We starten bij de fundamenten—het verschil tussen chatbots en echte agents, reasoning loops, tool use en de beperkingen van statische LLM’s. Vervolgens vertaal je natuurlijke taal naar uitvoerbare functies met function calling, definieer je skills via JSON schema’s en organiseer je een doorzoekbare Skill Registry. Je implementeert de volledige workflow: detectie, selectie, executie, parsing en mensleesbare antwoorden. Onderweg behandel je foutafhandeling, self-correction en sandboxing om risico’s te beperken. Tot slot ga je dieper in op dynamische skillselectie met RAG, vector-zoekoplossingen en multi-step planning. De cursus combineert duidelijke architectuurpatronen, praktijkgerichte voorbeelden in Python/TypeScript en interactieve mini-games/quizzen. Perfect voor engineers en product teams die productieklare agents willen bouwen die consistent presteren in echte omgevingen.

Architecting and Implementing a Skills Engine for LLM Agents

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>De evolutie van Large Language Models (LLM's) heeft geleid tot een fundamentele verschuiving in de manier waarop kunstmatige intelligentie wordt ingezet: van passieve tekstgeneratoren naar actieve, handelingsbekwame agenten. Het hart van deze transformatie wordt gevormd door de zogenaamde 'Skills Engine', een architecturale laag die het model in staat stelt om natuurlijke taal om te zetten in concrete, uitvoerbare acties binnen externe systemen. Waar standaard chatbots beperkt blijven tot de informatie in hun statische trainingsdata, doorbreken agenten met een skills engine deze grenzen door gebruik te maken van reasoning loops en tool-integraties. Dit stelt hen in staat om complexe problemen op te lossen door interactie met API's, databases en lokale scripts, waardoor de kloof tussen cognitieve verwerking en feitelijke uitvoering wordt overbrugd.</p>

<p>Tijdens dit traject wordt de volledige levenscyclus van een skills engine geanalyseerd, beginnend bij de fundamentele architectuur bestaande uit de LLM als het brein, de Skill Registry als de gereedschapskist en de Executor als de uitvoerende macht. Er wordt diepgaand ingegaan op het ontwerpen van robuuste skill-definities middels JSON-schema's en het cruciale belang van nauwkeurige docstrings voor effectieve tool-selectie door het model. Naast de technische implementatie van function calling en output parsing, vormt veiligheid een essentieel onderdeel; het isoleren van acties in sandbox-omgevingen en het implementeren van 'human-in-the-loop' mechanismen zijn noodzakelijk voor een verantwoorde inzet van autonome systemen. Tot slot worden geavanceerde optimalisaties behandeld, zoals dynamische skill-selectie via vector-databases en het orkestreren van multi-step workflows, waarbij complexe taken autonoom worden opgedeeld in logische, opeenvolgende sub-taken.</p>
        </div>
    </div>
</div>
