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.
Durata 21 ore (3 zile)
Schița de curs
Introducere în sistemele de agenți LLM
- Agenți LLM și concepte de arhitectură multi-agent
- Prezentare generală a framework-ului AutoGen și a ecosistemului său
- Rolurile agenților: user proxy, asistent, apelant de funcții și altele
Instalarea și configurarea AutoGen
- Configurarea mediului Python și a dependențelor
- Elementele de bază ale fișierului de configurare AutoGen
- Conectarea la furnizorii de LLM (OpenAI, Azure, modele locale)
Proiectarea agenților și atribuirea rolurilor
- Înțelegerea tipurilor de agenți și a modelelor de conversație
- Definirea obiectivelor, prompt-urilor și instrucțiunilor agenților
- Delegarea sarcinilor pe bază de roluri și fluxul de control
Apelarea funcțiilor și integrarea instrumentelor
- Înregistrarea funcțiilor pentru utilizarea de către agenți
- Execuția autonomă și colaborativă a funcțiilor
- Conectarea API-urilor externe și a scripturilor Python la agenți
Gestionarea conversațiilor și memoria
- Urmărirea sesiunilor și memoria persistentă
- Mesageria între agenți și gestionarea token-urilor
- Gestionarea contextului conversației și a istoricului
Fluxuri de lucru end-to-end pentru agenți
- Construirea sarcinilor colaborative în mai mulți pași (de exemplu, analiza documentelor, revizuirea codului)
- Simularea dialogurilor utilizator-agent și a lanțurilor de decizie
- Depanarea și rafinarea performanței agenților
Cazuri de utilizare și implementare
- Agenți de automatizare internă: cercetare, raportare, scripting
- Boți orientați către exterior: asistenți de chat, integrări vocale
- Împachetarea și implementarea sistemelor de agenți în producție
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea programării în Python
- Familiaritate cu modelele de limbaj de mari dimensiuni și prompt engineering
- Experiență cu API-uri și fluxuri de lucru de automatizare
Public țintă
- Ingineri AI
- Dezvoltatori ML
- Arhitecți de automatizare
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
