Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
Reference (1)
Trainer reaguje na otázky na místě.
Adrian
Kurz - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Machine Translated