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.
Schița de curs
Introducere în Sistemele de Agenți LLM
- Concepte despre agenții LLM și arhitectura multi-agent
- Prezentare generală a cadrului AutoGen și ecosistemului său
- Rolurile agenților: proxy utilizator, asistent, apelant de funcții și altele
Instalarea și Configurarea AutoGen
- Configurarea mediului Python și a dependențelor
- Bazele 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, prompturilor și instrucțiunilor agenților
- Delegarea sarcinilor și controlul fluxului bazat pe roluri
Apelarea Funcțiilor și Integrarea Instrumentelor
- Înregistrarea funcțiilor pentru utilizarea agenților
- Execuția autonomă și colaborativă a funcțiilor
- Conectarea API-urilor externe și a scripturilor Python la agenți
Gestionarea Conversațiilor și a Memoriei
- Urmărirea sesiunilor și gestionarea memoriei persistente
- Mesageria între agenți și gestionarea tokenurilor
- Gestionarea contextului și istoricului conversațiilor
Fluxuri de Lucru End-to-End ale Agenților
- Construirea sarcinilor colaborative în mai mulți pași (de ex., 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, scriptare
- Boți pentru public extern: asistenți de chat, integrarea vocală
- Ambalarea și implementarea sistemelor de agenți în producție
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- O înțelegere a programării în Python
- Familiaritate cu modelele de limbaj de mari dimensiuni și inginerie de prompt
- Experiență cu API-uri și fluxuri de lucru de automatizare
Publicul țintă
- Ingineri AI
- Dezvoltatori ML
- Arhitecți de automatizare
21 Ore
Mărturii (1)
Formatorul răspunde la întrebări în timp real.
Adrian
Curs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Tradus de catre o masina