Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 21 godzin
Plan Szkolenia
AutoGen w kontekście przedsiębiorstwa
- Dlaczego inteligentni agenci mają znaczenie dla operacji biznesowych
- Przegląd architektury i rozszerzalności AutoGen
- Zagadnienia bezpieczeństwa, identyfikowalności i zarządzania
Automatyzacja przepływów pracy w przedsiębiorstwie z AutoGen
- Projektowanie przepływów pracy wieloagentowej do koordynacji zadań
- Scenariusze automatyzacji oparte na rolach: obsługa żądań, zatwierdzenia, podsumowania
- Logika automatycznego wykonywania i eskalacji dla ciągłości działania
Integracja AutoGen z LangChain
- Komponenty LangChain i kompatybilność z AutoGen
- Łączenie agentów i narzędzi z pamięcią, narzędziami i logiką
- LangChain Expression Language (LCEL) do złożonych przepływów pracy
Potoki generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG)
- Łączenie agentów AutoGen z bazami wiedzy przedsiębiorstwa
- Osadzanie, wyszukiwanie wektorowe i potoki pobierania danych
- Wzbogacanie danych prywatnych za pomocą modeli open-source lub zastrzeżonych
Integracja z narzędziami przedsiębiorstwa
- Wykorzystanie interfejsów API do łączenia Jira, Slack, Outlook, SharePoint i innych
- Wyzwalanie przepływów pracy za pośrednictwem interfejsów czatu i systemów zgłoszeń
- Powiadomienia w czasie rzeczywistym, rejestrowanie zdarzeń i audyt
Wdrażanie, monitorowanie i skalowanie
- Pakowanie agentów AutoGen do wdrożenia
- Monitorowanie interakcji agentów, wykorzystania i wydajności
- Skalowanie agentów między działami i regionami geograficznymi
Laboratorium prototypowania przypadków użycia w przedsiębiorstwie
- Burza mózgów w grupach: scenariusze automatyzacji w przedsiębiorstwie
- Budowanie niestandardowych przepływów pracy agentów przy wsparciu instruktora
- Symulowanie środowisk produkcyjnych w celu walidacji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Biegłość w programowaniu w Pythonie
- Doświadczenie z modelami LLM i inżynierią promptów
- Znajomość narzędzi do automatyzacji lub przepływów pracy w przedsiębiorstwie
Grupa docelowa
- Zespoły AI w przedsiębiorstwach
- Architekci rozwiązań
- Stratedzy ds. innowacji
Opinie uczestników (1)
Podobało mi się, że ciągle podawał przykłady, ale też poświęcał czas naindividualną pracę nad tym, co przedstawił.
Iacob Giorgel
Szkolenie - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
