Kursplan

1. Introduktion till LLM-applikationer och AutoGen v0.4

  • Översikt över Large Language Models (LLMs): Förstå deras funktioner och tillämpningar.​ 
  • Introduktion till AutoGen v0.4: Utforska dess funktioner, arkitektur och hur det förenklar utvecklingen av agentbaserade AI-system.  

2. Grundläggande koncept och komponenter i AutoGen

  • Förstå det skiktade ramverket:
    • Kärnskiktet: Händelsedriven arkitektur som stödjer dynamiska arbetsflöden.
    • AgentChat API: Bygga uppgiftsdrivna agenter med högnivå-API:er.
    • Tillägg: Integrera anpassade agenter, verktyg och minnesmoduler för förbättrad funktionalitet.
  • Asynkron meddelandehantering: Implementera händelsedrivna och förfrågnings-svarsinteraktioner.​ 

3. Bygg din första multi-agentapplikation

  • Definiera agenter: Skapa Assistant- och User Proxy-agenter.​ 
  • Upprätta agent Communication: Konfigurera asynkron meddelandehantering mellan agenter. 
  • Implementera en exempelapplikation: Utveckla ett enkelt multi-agentsystem för att lösa en specifik uppgift.​ 
  • Observabilitet och felsökningsverktyg: Använd inbyggd mätvärdespårning och meddelandespårning för realtidsövervakning.​ 

4. Fallstudier och bästa praxis

  • Verkliga tillämpningar: Granska framgångsrika implementeringar av AutoGen i olika branscher.​
  • Bästa praxis: Riktlinjer för att designa effektiva och skalbara LLM-applikationer med AutoGen.​
  • Utmaningar och lösningar: Hantera vanliga utmaningar under utveckling och deras lösningar.​
  • Frågor och svar

Workshopen är avsedd för:

  • mjukvaruutvecklare
  • dataforskare
  • dataingenjörer
  • personer med programmeringsbakgrund/intresse som vill lära sig om AI-programmering.

Krav

Förkunskaper - Python programmering

 7 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier