AutoGen a vállalati AI automatizáláshoz Képzés

Az AutoGen egy nyílt forráskódú keretrendszer a Microsofttól, amely LLM-eket, eszközöket, memóriát és felhasználói interakciót használó többügynökös alkalmazások fejlesztésére szolgál.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztőknek és építészeknek szól, akik egyéni ügynököket szeretnének tervezni és üzembe helyezni az AutoGen Python-alapú API-jai, függvényhívási képességei és moduláris eszközláncai segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egyéni ügynököket fejleszteni szerepspecifikus logikával és eszközirányítással.
• Dinamikus munkafolyamatokat építeni haladó függvényhívás és kontextusváltás segítségével.
• Memóriamodulokat és tervezési keretrendszereket implementálni ügynökcsapatokon belül.
• Többügynökös hibajelenségek kezelése és adaptív újrapróbálkozási mechanizmusok.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Az AutoGen Studio egy vizuális környezet, amely lehetővé teszi a kódírás nélküli, LLM-alapú többagentes munkafolyamatok létrehozását és kezelését.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű üzleti és innovációs szakemberek számára készült, akik szeretnék az AutoGen Studio segítségével vizuálisan tervezni, tesztelni és finomítani az agentek közötti interakciókat belső automatizálási vagy mesterséges intelligenciával fokozott termékfejlesztési célokra.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Többagentes munkafolyamatokat létrehozni egy kódmentes felületen.
• Agent szerepeket, promptokat és célokat meghatározni az AutoGen Studio segítségével.
• Az agentek közötti üzenetfolyamok vizualizálására és kezelésére.
• Hibakezelés és kontextusfinomítás beépítése az agent logikába.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati alkalmazás egy élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az LLM Agent Rendszerek Építése AutoGen-nel egy gyakorlati kurzus, amely a Microsoft AutoGen keretrendszerének használatával foglalkozik nagy nyelvi modellek (LLM) alapú többagentes rendszerek fejlesztésével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI és automatizálási szakembereknek szól, akik AutoGen és Python, valamint LLM-ek használatával szeretnének többagentes rendszereket tervezni, implementálni és irányítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni többagentes architektúrákat az AutoGen keretrendszer segítségével.
• Konfigurálni az ügynökök szerepeit, képességeit és koordinációs viselkedését.
• Használni függvényhívásokat és memóriakezelést az ügynökök közötti interakciókhoz.
• Python alapú LLM ügynök munkafolyamatokat építeni és tesztelni valós használati esetekre.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az 1 napos workshop, amelyet fejlesztők, adattudósok és AI rajongók számára terveztek, segít megérteni és hasznosítani az agentikus AI rendszerek erejét a AutoGen v0.4 segítségével.

Gyakorlati feladatok és bemutatók keverékén keresztül megtanulod, hogyan építs, kezelj és helyezz üzembe többagentes alkalmazásokat, amelyeket Large Language Modellek (LLM) hajtanak.

A kurzus végére szilárd alapokat szerezni fogsz az AutoGen rétegzett architektúrájában, elsajátítod az agentek közötti aszinkron kommunikációt, és megismerkedhetsz valós felhasználási esetekkel és ajánlott gyakorlatokkal skálázható és intelligens LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.