Többagentes munkafolyamatok tervezése AutoGen Studio segítségével 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 a vállalati AI automatizáláshoz egy gyakorlati kurzus, amely az AutoGen keretrendszer használatával skálázható, intelligens ügynökrendszerek implementálására összpontosít, hogy automatizálja a komplex üzleti folyamatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI szakembereknek szól, akik az AutoGen keretrendszer segítségével szeretnének több ügynökből álló architektúrákat telepíteni vállalati platformokon és folyamatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Vállalati munkafolyamatok tervezése és automatizálása AutoGen és LLM ügynökök segítségével.
• AutoGen integrálása a LangChainnel a fejlett vezénylés és kontextuskezelés érdekében.
• RAG folyamatok építése és vállalati adatok összekapcsolása kontextusos automatizálás céljából.
• Ügynökök összekapcsolása vállalati platformokkal, mint például a Slack, a Jira és a SharePoint.
• AutoGen telepítések skálázása és monitorozása éles környezetekben.

A képzés formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, 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.