Schița de curs

Revizuire a conceptelor principale ale AutoGen

  • Definiții de agent și grupuri
  • Apele la funcții și lanțul de roluri
  • Limitările agentilor încorporați și unde este nevoie de personalizare

Construirea de agenți personalizați cu Python

  • Definirea comportamentului agentului folosind subclasele user_proxy și AssistantAgent
  • Injecția de logică specifică rolurilor și luarea deciziilor
  • Creați moduluri și mixine reutilizabile ale agenților

Integrare avansată a instrumentelor și rutare

  • Inregistrarea, atașarea și invocarea instrumentelor
  • Rutarea condițională a intrărilor către instrumente specifice
  • Gestionarea lanțurilor multi-pas ale instrumentelor și acțiunilor compuse

Planificare și Context Management

  • Dizajnarea dezmembratorilor de sarcini și planificatorilor intermediari
  • Maintaining context across chained agents (Pentru această frază, nu este clar în limbaj românesc. Vă pot oferi traducerea literară: "Menținerea contextului între agenți lanțați", dar vă sugerez să verificați dacă este necesar un context specific)
  • Implementarea memoriei cu scop limitat pentru sesiuni de rulare lungă

Mecanisme de gestionare și recuperare a erorilor

  • Detectarea și gestionarea interacțiunilor eșuate sau incomplete
  • Reîncercările și logica secundară declanșate de agent
  • Jurnalizarea, depurarea și validarea răspunsului

Multiagent Collaboration cu roluri personalizate

  • Coordonarea specialistilor în grupurile dinamice ale agenților
  • Orchestrați bucle de raționament și fluxuri de lucru cooperative
  • Separarea rolurilor vs. amestecul rolurilor în atribuirea sarcinilor

Strategii avansate de implementare în mediu real

  • Optimizarea performanței și a costurilor (utilizarea token, caching)
  • Înghesuierea fluxurilor de lucru AutoGen în aplicațiile web sau pipelines
  • Siguranță, observabilitate și integrarea feedback-ului utilizatorului

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Familiaritate cu programarea Python
  • Experiență în construirea aplicațiilor bazate pe LLM
  • Cunoștințe despre apele de funcții și dispozitive multiple din sistemul multi-agent

Publicul cible

  • Dezvoltatori seniors
  • Ingineri platformă
  • Arcitecti AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite