Vytváření systémů agentů LLM pomocí AutoGen Počítačový Kurz

Úvod do systémů agentů LLM

• Koncepty LLM agentů a multiagentní architektury
• Úvod do frameworku AutoGen a jeho ekosystému
• Role agentů: proxy uživatele, asistent, volající funkci a další

Instalace a konfigurace AutoGen

• Nastavení prostředí Python a závislostí
• Základy souboru konfigurace AutoGen
• Připojení k poskytovatelům LLM (OpenAI, Azure, lokální modely)

Navrhování agentů a přiřazování rolí

• Rozumění typům agentů a konverzačním vzorům
• Definování cílů, promptů a pokynů agentů
• Delegace úloh na základě rolí a tok řízení

Volání funkcí a integrace nástrojů

• Registrace funkcí pro použití agentem
• Autonomní a spolupracující provádění funkcí
• Připojení externích API a skriptů Python k agentům

Správa konverzací a paměti

• Sledování relací a trvalé paměti
• Zprávění mezi agenty a zpracování tokenů
• Správa kontextu a historie konverzací

Pracovní postupy agentů od začátku do konce

• Stavění vícekrokových spolupracujících úloh (např. analýza dokumentů, kontrola kódu)
• Simulace dialogů mezi uživatelem a agentem a řetězců rozhodování
• Odstraňování chyb a zdokonalování výkonu agentů

Use case a nasazení

• Interní agenti automatizace: výzkum, reportování, skriptování
• Externí boty: asistenční chaty, hlasové integrace
• Balíkování a nasazování systémů agentů do produkce

Shrnutí a další kroky