Návrh Školení

Vedoucí kurz: LLM Agent Systems s AutoGen

  • Koncepé LLM agentů a víceagentní architektury
  • Přehled o rámci AutoGen a ekosystému
  • Role agenta: uživatelský proxy, asistent, volající funkce a další

Nainstalování a konfigurace AutoGen

  • Nastavení prostředí Python a závislostí
  • Základy konfiguračního souboru AutoGen
  • Připojení k poskytovatelům LLM (OpenAI, Azure, lokálním modelům)

Design agenta a přidělení rolí

  • Počínání se typy agentů a vzory konverzace
  • Nastavení cílů, promptů a instrukcí pro agenty
  • Rolová delegace úkolů a řídicí toku

Volání funkcí a integrace nástrojů

  • Registrace funkcí pro použití agentem
  • Autonomní a společná volba funkcí
  • Připojení externích API a skriptů Python k agentům

Konverzace Management a paměť

  • Sledování relací a trvalé paměti
  • Zprávy mezi agenty a správa tokenů
  • Údržba kontextu a historie konverzace

Celkový tok práce agenta

  • Vytváření vícestupňových spolupracovných úkolů (např. analýza dokumentů, přezkoumání kódu)
  • Simulace uživatelsko-agentních dialogů a řetězů rozhodnutí
  • Ladění a optimalizace výkonu agenta

Use Casey a nasazení

  • Vnitřní automační agenty: výzkum, zprávopis, skripty
  • Externě orientované botty: asistenti pro chat, integace hlasu
  • Sbalení a nasazení agentových systémů do produkce

Závěr a další kroky

Požadavky

  • Poznání programování v Python
  • Znalost velkých jazykových modelů a prompt engineeringu
  • Zkušenosti s API a automatizačními pracovními postupy

Cílová skupina

  • Inženýři AI
  • Vývojáři ML
  • Architekti automatizace
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (1)

Upcoming Courses

Související kategorie