Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Recapitulare a Conceptelor de Bază ale AutoGen
- Definiții ale agentului și grupurilor
- Apelarea funcțiilor și înlănțuirea rolurilor
- Limitările agenților predefiniți și necesitatea personalizării
Construirea de Agenți Personalizați cu Python
- Definirea comportamentului agentului folosind subclase user_proxy și AssistantAgent
- Injectarea logicii specifice rolului și a luării deciziilor
- Crearea de module și mixine reutilizabile ale agenților
Integrare și Rutare Avansată a Instrumentelor
- Înregistrarea, legarea și invocarea instrumentelor
- Rutarea condiționată a intrărilor către instrumente specifice
- Gestionarea lanțurilor de instrumente multi-pas și a acțiunilor compuse
Planificare și Management al Contextului
- Proiectarea de descompunători de sarcini și planificatori intermediari
- Menținerea contextului pe parcursul agenților înlănțuiți
- Implementarea memoriei cu scop pentru sesiuni de lungă durată
Gestionarea Erorilor și Mecanisme de Recuperare
- Detectarea și gestionarea interacțiunilor eșuate sau incomplete
- Reîncercări declanșate de agenți și logică de rezervă
- Înregistrarea, depanarea și validarea răspunsurilor
Colaborare Multi-Agent cu Roluri Personalizate
- Coordonarea specialiștilor în cadrul grupurilor dinamice de agenți
- Orchestrarea buclelor de raționament și a fluxurilor de lucru cooperative
- Separarea rolurilor vs. combinarea rolurilor în atribuirea sarcinilor
Strategii de Implementare în Lumea Reală
- Optimizarea pentru performanță și cost (utilizarea token-urilor, caching)
- Încorporarea fluxurilor de lucru AutoGen în aplicații web sau pipeline-uri
- Integrarea securității, observabilității și feedback-ului utilizatorilor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoaștere avansată a programării în Python
- Experiență în construirea de aplicații bazate pe LLM
- Familiaritate cu apelarea funcțiilor și proiectarea sistemelor multi-agent
Publicul Țintă
- Dezvoltatori seniori
- Ingineri de platformă
- Arhitecți AI
14 Ore
Mărturii (1)
Mi-a plăcut faptul că el oferea în mod constant exemple, dar și timp pentru muncă individuală pe ceea ce a prezentat.
Iacob Giorgel
Curs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Tradus de catre o masina