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.
Kursplan
Översikt av AutoGen grundläggande koncept
- Definiering av agenter och grupper
- Funktioner som anropas och roller som länkas samman
- Begränsningar för inbyggda agenter och var anpassning krävs
Skapande av anpassade agenter med Python
- Definiera agenter med beteende genom att använda underklasser av user_proxy och AssistantAgent
- Injektion av rollspecifik logik och beslutsfattande
- Skapa återanvändbara agentmoduler och mixins
Avancerad integrering och vägning av verktyg
- Registrering, bindning och anrop av verktyg
- Villkorlig vägning av ingångar till specifika verktyg
- Hantering av multistegsverktygskedjor och sammansatta åtgärder
Planering och sammanhang Management
- Designa uppgiftsdelnare och mellanstegsplanerare
- Behålla sammanhang över kedjade agenter
- Implementera inskränkt minne för långvariga sessioner
Felhantering och återställningsmekanismer
- Detektering och hantering av misslyckade eller ofullständiga interaktioner
- Agerar agentutlösta omförsök och fallbacklogik
- Loggning, felsökning och validering av svar
Multi-Agent Collaboration med anpassade roller
- Koordinera specialister inom dynamiska agentgrupper
- Orkestrera resonemangslopp och samarbetsflöden
- Rollseparation vs. rollblandning vid uppgiftsuppdelning
Strategier för verklighetsbaserad distribuering
- Optimerar för prestanda och kostnad (tokenanvändning, cachning)
- Inbäddning av AutoGen arbetsflöden i webbappar eller pipeliner
- Säkerhet, observerbarhet och integration av användaråterkoppling
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Kompetens i Python-programmering
- Erfarenhet av byggande med LLM-baserade applikationer
- Kännedom om funktioner som anrop och design av multi-agent-system
Målgrupp
- Erfarna utvecklare
- Plattformstekniker
- AI-arkitekter
14 timmar
Vittnesmål (1)
Tränare som svarar på frågor på plats.
Adrian
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Machine Translated