ஒரே AI Agent எல்லா வேலைகளையும் செய்யும்போது என்ன பிரச்சனை வரும்? இந்த வீடியோவில் Python பயன்படுத்தி ஒரு Real Multi-Agent AI Demo உருவாக்கி பார்க்கலாம்.
Planning Agent → Research Agent → Execution Agent → Validation Agent எப்படி ஒன்றாக collaborate செய்து ஒரு complex task-ஐ solve செய்கின்றன என்பதை practical ஆக புரிந்துகொள்வோம். 🚀
Can one AI Agent handle planning, research, execution, and validation all by itself?
In this video, we explain Multi-Agent AI, compare Single Agent vs Multi-Agent Systems, and explore how specialized agents collaborate using LangGraph + MCP to handle complex real-world tasks.
ஒரே AI Agent எல்லா வேலைகளையும் செய்ய முடியுமா? Complex real-world tasks-க்கு ஏன் பல specialized AI Agents தேவைப்படுகிறது என்பதை இந்த வீடியோவில் பார்ப்போம்.
LangGraph + MCP பயன்படுத்தி எப்படி பல AI Agents ஒன்றாக collaborate செய்து, tasks-ஐ divide செய்து, tools மற்றும் external systems-ஐ பயன்படுத்துகின்றன என்பதை எளிமையாக விளக்குகிறோம்.
What is the difference between an AI Agent and MCP (Model Context Protocol)? While an AI Agent decides, reasons, and takes actions, MCP provides a standardized way to connect AI systems with external tools and services.
How do AI Agents decide what to do next? In this video, we explain the ReAct pattern — Reason + Act — using simple, practical examples.
Learn how AI Agents follow a cycle of Think → Act → Observe → Repeat to solve complex tasks and interact with tools.