Projektowanie wieloagentowych przepływów pracy z AutoGen Studio - Plan Szkolenia

AutoGen to otwarty framework z Microsoft do budowy aplikacji wieloagentowych, które wykorzystują LLMs, narzędzia, pamięć i interakcję użytkownika.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych programistów i architektów, którzy chcą zaprojektować i wdrożyć głęboko spersonalizowane agenty za pomocą API opartych na Python, możliwości wywoływania funkcji i modularnych łańcuchów narzędziowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Rozwijać niestandardowe agenty z logiką specyficzną dla roli i routingu narzędzi.
• Budować dynamiczne przepływy pracy za pomocą zaawansowanych wywołań funkcji i przełączania kontekstu.
• Wdrażać moduły pamięci i ramy planowania w zespołach agentów.
• Obsługiwać stany błędów wielu agentów i mechanizmy adaptacyjnego ponownego uruchamiania.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to uregulować.

AutoGen for Enterprise AI AutomationAutoGen for Enterprise AI Automation jest kursem praktycznym skupionym na wdrożeniu skalowalnych, inteligentnych systemów agentów do automatyzacji skomplikowanych operacji biznesowych przy użyciu frameworka AutoGen.Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla AI profesjonalistów na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć architektury multi-agentowe na platformach i procesach przedsiębiorstw przy użyciu frameworka AutoGen.Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:- Projektować i automatyzować przepływy pracy przedsiębiorstwa przy użyciu AutoGen i agentów LLM.- Integrować AutoGen z LangChain w celu zaawansowanej orchestracji i obsługi kontekstu.- Budować pipeline RAG i łączyć dane przedsiębiorstwa w celu kontekstowej automatyzacji.- Łączyć agentów z platformami przedsiębiorstwa takimi jak Slack, Jira i SharePoint.- Skalować i monitorować wdrożenia AutoGen w środowiskach produkcyjnych.Format Kursu- Interaktywne wykłady i dyskusje.- Wiele ćwiczeń i praktyki.- Implementacja w żywym środowisku laboratoryjnym.Opcje Dostosowania Kursu- Aby zapytać o dostosowany trening dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

Budowanie Systemów Agenta z LLM za pomocą AutoGen jest kursem praktycznym skupionym na tworzeniu systemów wieloagentowych za pomocą ramki AutoGen firmy Microsoft dla dużych modeli językowych (LLM).

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów w dziedzinie AI i automatyzacji na poziomie średnim, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać systemami wieloagentowymi za pomocą AutoGen, Python i LLM.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować architektury wieloagentowe za pomocą ramki AutoGen.
• Konfigurować role, możliwości i zachowania koordynacji agentów.
• Używać wywoływania funkcji i zarządzania pamięcią dla interakcji agentów.
• Budować i testować przepływy pracy agentów LLM oparte na Python dla realnych przypadków użycia.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego szkolenia, prosimy o kontakt, aby umówić się.

To ten 1-dniowe warsztaty, zaprojektowane dla programistów, naukowców danych i pasjonatów sztucznej inteligencji, pomogą zrozumieć i wykorzystać moc agentowych systemów sztucznej inteligencji za pomocą AutoGen v0.4. 

Poprzez mieszankę ćwiczeń praktycznych i demonstracji, nauczysz się budować, zarządzać i wdrażać wieloagentowe aplikacje napędzane przez Large Language Models (LLMs). 

Do końca kursu zdobyjesz solidne podstawy architektury warstwowej AutoGen, opanujesz asynchroniczną komunikację między agentami i poznasz przypadki użycia w rzeczywistym świecie oraz najlepsze praktyki dotyczące tworzenia skalowalnych i inteligentnych aplikacji napędzanych LLM.