Ce veți învăța
- Ce este un agent AI
- Anatomia unui agent AI
- Agent vs. chatbot vs. workflow
- MCP - Model Context Protocol
- Tools și function calling în practică
- Memorie și context - RAG și vector stores
- Framework-uri pentru agenți - comparație
- Construirea primului agent - exemplu practic
Despre curs
Ghid complet Agenți AI și MCP este resursa de referință pentru construirea agenților AI autonomi, de la concepte fundamentale până la punerea în producție. Cursul acoperă anatomia unui agent, Model Context Protocol (MCP), framework-urile disponibile în 2026 și standardele emergente precum WebMCP.
Indiferent dacă doriți să înțelegeți cum funcționează agenții AI, să evaluați un framework pentru echipa dvs. tehnică sau să identificați cazuri de utilizare pentru afacerea dvs., acest ghid vă oferă toate informațiile necesare, explicate clar și cu exemple practice.
Ghid complet Agenți AI și MCP
Agenții AI au trecut, în 2025-2026, de la experimente izolate la sisteme folosite real în producție - de la asistenți de suport clienți, la agenți de programare, până la automatizări complexe de business. Ghidul explică, pas cu pas, cum sunt construiți acești agenți și cum se conectează la instrumente și date externe prin Model Context Protocol.
Veți înțelege diferența dintre un agent, un chatbot și un workflow clasic, veți învăța cum funcționează bucla unui agent și veți vedea exemple concrete de cod pentru construirea primului dvs. agent.
Ce veți învăța
Ce este un agent AI și cele patru caracteristici care îl definesc
Anatomia unui agent: LLM, tools, memorie, planificare și bucla de execuție
Diferența practică dintre agent, chatbot și workflow - și când folosiți fiecare
Model Context Protocol (MCP): arhitectură, primitive, servere și configurare
Function calling în practică, cu exemple de cod în Python și JavaScript
Memorie și context: RAG, vector stores și memorie persistentă
Comparație actualizată a framework-urilor: LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Microsoft Agent Framework
Construirea primului agent, cu exemplu complet de cod
Orchestrare multi-agent și tiparele de coordonare
WebMCP - standardul emergent pentru agenți în browser
Evaluare, siguranță și guardrails împotriva prompt injection
Optimizarea costurilor unui agent în producție
Cazuri de utilizare relevante pentru piața din România
Structura ghidului
Fundamentele agenților AI
Ghidul explică în detaliu componentele unui agent - modelul de limbaj, instrumentele, memoria și bucla de planificare - și clarifică atunci când o sarcină are cu adevărat nevoie de un agent, față de un chatbot sau un workflow clasic mai simplu și mai ieftin.
Model Context Protocol (MCP)
MCP este standardul deschis care conectează agenții la instrumente și date externe. Ghidul acoperă arhitectura protocolului, cele trei primitive de bază (tools, resources, prompts), configurarea practică a serverelor și starea actuală a ecosistemului, inclusiv guvernanța prin Agentic AI Foundation.
Framework-uri și implementare practică
O comparație actualizată a principalelor framework-uri pentru agenți, plus un exemplu complet de cod pentru construirea unui agent de la zero, fără dependențe externe, urmat de varianta echivalentă cu un SDK dedicat.
Siguranță, costuri și cazuri de utilizare
Capitole dedicate evaluării agenților, protecției împotriva prompt injection, optimizării costurilor de API și unor studii de caz relevante pentru sectoare precum asigurările, e-commerce și serviciile programate din România.
Cui se adresează acest ghid
Antreprenori și manageri care evaluează dacă un agent AI aduce valoare reală afacerii lor
Dezvoltatori care construiesc primii lor agenți sau integrări MCP
Echipe tehnice care aleg un framework pentru un proiect de producție
Oricine dorește să înțeleagă diferența dintre agenți, chatboți și automatizări clasice
De ce să alegeți acest ghid
Ghidul este actualizat cu starea reală a ecosistemului la mijlocul lui 2026 - de la guvernanța MCP prin Linux Foundation, până la standardul WebMCP aflat în origin trial în Chrome. Conținutul este organizat logic, de la concepte de bază până la implementare și punere în producție, cu exemple de cod testabile și tabele comparative clare.
La finalul ghidului, veți putea evalua corect dacă un proces din afacerea dvs. are nevoie de un agent AI, veți ști cum să îl construiți în siguranță și veți cunoaște principalele instrumente și resurse pentru a continua singuri.
Pentru cine este cursul
Cursul este pentru dezvoltatori, freelanceri tehnici și antreprenori din IT care doresc să construiască agenți AI autonomi, capabili să execute sarcini prin apeluri de tip function calling și prin protocolul MCP (Model Context Protocol). Se potrivește și echipelor de produs care evaluează dacă un proces din firmă poate fi automatizat printr-un agent, nu doar printr-un chatbot simplu.
Pentru cine nu este
Nu este potrivit pentru cine nu a folosit niciodată un API sau nu știe ce este o cheie de acces (API key), aceste noțiuni tehnice sunt presupuse cunoscute. Cine dorește doar o introducere în inteligența artificială pentru uz general, fără cod, găsește un punct de plecare mai potrivit în cursul de Inteligență Artificială pentru Business.
Ce trebuie să știți înainte
Aveți nevoie de cunoștințe minime de programare (orice limbaj, ideal Python sau JavaScript) și de un cont la un furnizor de model AI, precum OpenAI sau Anthropic, pentru exercițiile practice. Capitolul despre MCP presupune și confortul cu linia de comandă.
Ce veți putea face după curs
- Explicați diferența dintre un agent AI, un chatbot și un workflow automat.
- Conectați un model AI la instrumente externe prin function calling.
- Configurați un server MCP pentru a expune date sau acțiuni către un agent.
- Construiți un prim agent funcțional, de la prompt de sistem la execuție.
- Adăugați guardrails care limitează acțiunile riscante ale unui agent.
- Estimați costul de rulare al unui agent AI, pe baza tokenilor consumați.
Cuprins
1. Ce este un agent AI
- Introducere gratuit
- Cele patru caracteristici ale unui agent3 min
- Scurt istoric3 min
- De ce contează acum3 min
- Semne că aveți nevoie de un agent, nu de un script3 min
2. Anatomia unui agent AI
- Introducere3 min
- LLM-ul - motorul de raționament3 min
- Tools (instrumente) - mâinile agentului3 min
- Memoria - ce reține agentul3 min
- Planificarea - cum alege agentul pașii3 min
- Bucla agentului (agent loop)3 min
- Cauze comune de eșec în bucla agentului3 min
3. Agent vs. chatbot vs. workflow
- Introducere3 min
- Comparație directă3 min
- Când alegeți fiecare3 min
- Modelul hibrid - cel mai des întâlnit în practică3 min
4. MCP - Model Context Protocol
- Introducere3 min
- Guvernanță - de la Anthropic la Linux Foundation3 min
- Arhitectura MCP3 min
- Cele trei primitive de bază3 min
- Transport: cum comunică efectiv3 min
- Exemplu minimal de server MCP (Python)3 min
- Starea ecosistemului în 20263 min
- Conectarea unui server MCP la un agent (exemplu Claude Code)3 min
- Configurare directă în fișier (claude_desktop_config.json)3 min
- Scopes - domenii de aplicare a unui server3 min
5. Tools și function calling în practică
- Introducere3 min
- Anatomia unei definiții de instrument3 min
- Fluxul complet, pas cu pas3 min
- Reguli de design pentru instrumente bune3 min
- Categorii comune de instrumente3 min
- Exemplu complet - definiție și implementare (JavaScript)3 min
- Gestionarea erorilor la nivel de instrument3 min
6. Memorie și context - RAG și vector stores
- Introducere3 min
- Tipuri de memorie pentru agenți3 min
- RAG - Retrieval-Augmented Generation3 min
- Vector stores populare3 min
- Chunking - dimensiunea fragmentelor contează3 min
- Modele de embedding3 min
- Căutare hibridă3 min
- Exemplu simplu de interogare RAG (Python, pgvector)3 min
- Memorie persistentă la nivel de agent3 min
7. Framework-uri pentru agenți - comparație
- Introducere3 min
- Cele două categorii3 min
- Comparație 20263 min
- Ghid de alegere rapid3 min
- Cost de adopție - curba de învățare3 min
8. Construirea primului agent - exemplu practic
- Introducere3 min
- Pasul 1 - definiți instrumentul3 min
- Pasul 2 - bucla agentului3 min
- Pasul 3 - adăugați o limită de siguranță3 min
- Varianta cu Claude Agent SDK3 min
- Checklist înainte de a trece în producție3 min
9. Agenți multi-pas și orchestrare
- Introducere3 min
- Tipare de orchestrare3 min
- De ce contează izolarea contextului3 min
- Costul orchestrării multi-agent3 min
- Exemplu - fan-out / fan-in paralel (pseudocod)3 min
- Când NU folosiți orchestrare multi-agent3 min
10. WebMCP - agenți în browser
- Introducere3 min
- Două direcții distincte, ambele numite „WebMCP"3 min
- WebMCP versus alternative3 min
- De ce contează pentru afacerile din România3 min
- Exemplu ilustrativ - înregistrarea unui instrument (API browser)3 min
- WebMCP versus server MCP clasic3 min
11. Evaluare, siguranță și guardrails
- Introducere3 min
- Cum evaluați un agent3 min
- Riscuri specifice agenților și MCP3 min
- Strategia de izolare a efectelor3 min
- Exemplu simplificat de harness de evaluare3 min
- Tipar human-in-the-loop pentru acțiuni cu risc3 min
12. Costuri și optimizare
- Introducere3 min
- Formula practică3 min
- Prețuri curente API Anthropic (referință)3 min
- Tehnici de optimizare a costurilor3 min
- Exemplu de estimare - agent de suport clienți3 min
- Batch API - prețuri cu 50% reducere3 min
- Alocarea bugetului pe pași ai agentului3 min
13. Cazuri de utilizare pentru afaceri din România
- Introducere3 min
- Tabel de cazuri de utilizare3 min
- Studiu de caz generic - agent de cotare pentru asigurări3 min
- Studiu de caz generic - agent de extragere documente3 min
- Cum începeți - pilot înainte de scalare3 min
- Studiu de caz generic - agent de conținut și SEO3 min
- Criterii simple de evaluare a unui candidat de proces3 min
14. Resurse și pași următori
- Linkuri oficiale3 min
- Resurse de învățare3 min
- Comunitate3 min
- Glosar de termeni3 min
- Pașii următori recomandați3 min
- Despre acest ghid3 min
Cine predă
Dorel Tănase, fondatorul agenției GOAI din Alba Iulia. În mediul online din 1997, în optimizare SEO din 2007. Cursul pornește de la situații întâlnite în lucrul cu clienți din România și este actualizat pe măsură ce uneltele se schimbă. Experiența autorului.
Dorel Tănase, fondatorul agenției GOAI din Alba Iulia. În mediul online din 1997, în optimizare SEO din 2007. Cursul pornește de la situații întâlnite în lucrul cu clienți din România și este actualizat pe măsură ce uneltele se schimbă. Experiența autorului.
Conținut actualizat la
22 august 2026
22 august 2026
Întrebări frecvente despre curs
Ce unelte trebuie să am pentru acest curs?
Aveți nevoie de un editor de cod și de un cont la un furnizor de model AI, de exemplu OpenAI sau Anthropic, pentru a testa apelurile API. Cursul explică și WebMCP, varianta de agenți care rulează direct în browser, fără server separat.
Cât durează parcurgerea cursului?
Cursul are 91 de lecții și 273 de minute de conținut video, aproximativ 4 ore și jumătate, împărțite în 14 capitole. Prima lecție este gratuită și puteți relua oricând progresul salvat în cont.
Ce este protocolul MCP tratat în curs?
MCP (Model Context Protocol) este un standard deschis prin care un model AI poate accesa unelte și date externe într-un mod uniform, indiferent de furnizor. Capitolul dedicat arată cum se construiește un server MCP de la zero.
Care este diferența față de cursul de Chatboți AI pentru Afaceri (RAG)?
Cursul de chatboți RAG se concentrează pe un singur tip de aplicație, un asistent care răspunde din documentele unei afaceri. Cursul de Agenți AI acoperă o gamă mai largă de agenți, care pot executa acțiuni prin unelte externe, nu doar să răspundă la întrebări.
Articole pe această temă
- Prompt engineering: cum scrieți instrucțiuni bune pentru ChatGPT și Claude
- Automatizări cu n8n pentru afaceri mici: 7 fluxuri care economisesc ore
Cursuri din aceeași categorie
