Schița de curs

Introducere în sistemele de agenți LLM

  • Concepte despre agenții LLM și arhitectura multi-agent
  • Panorama framework-ului AutoGen și ecosistemului său
  • Rolurile agentilor: proxy utilizator, asistent, apelator de funcții și mai multe

Instalarea și configurarea lui AutoGen

  • Schimbarea mediului Python și a dependențelor
  • Bazice despre fișierul de configurare al lui AutoGen
  • Conectarea la furnizorii LLM (OpenAI, Azure, modele locale)

Dizajnul și atribuirea rolurilor agenților

  • Comprehensia tipurilor de agenți și modelului conversațional
  • Definirea obiectivelor, stimulărilor și instrucțiunilor pentru agenți
  • Delegarea sarcinilor și fluxul de control bazat pe roluri

Apetura funcțiilor și integrarea instrumentelor

  • Inregistrarea funcțiilor pentru utilizarea agenților
  • Executarea autonomă și colaborativă a funcțiilor
  • Conectarea API-urilor externe și a scripturilor Python la agenți

Conversație Management și memorie

  • Urmărirea sesiunii și memoriei persistente
  • Mesajarea dintre agenți și gestionarea tokenurilor
  • Gestionarea contextului și istoricului conversației

Fluxuri de lucru complet ale agenților

  • Bugetarea sarcinilor collaborative multi-pas (de exemplu, analiza documentelor, revizuirea codului)
  • Simułarea dialogurilor și lanțurilor decizionale utilizator-agent
  • Depanare și refinare a performanței agenților

Use Case-uri și implementare

  • Agenți de automatizare interni: cercetare, raportare, scripting
  • Boci cu fața externă: asistenți de chat, integrații vocale
  • Paștile pentru pachetizarea și implementarea sistemelor de agenți în producție

Synopsis și următoarele pași

Cerințe

  • Oprit pentru programarea Python
  • Familiaritate cu modelele de limbaj larg și ingineria prompt-urilor
  • Experiență cu API-uri și fluxuri de automatizare

Auditoriu

  • Inginerii AI
  • Arhitecții de automatizare
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite