Designing Autonomous Agents for Real-World Applications Treningskurs

AutoGen er et åpen kildekode-rammeverk fra Microsoft for å bygge multi-agent-applikasjoner som bruker LLMs, verktøy, hukommelse og brukerinteraksjoner.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og arkitekter på avansert nivå som ønsker å designe og distribuere dypere tilpassede agenter ved hjelp av AutoGen’s Python-baserte APIer, funksjonskallingsmuligheter og modulære verktøykjeder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle tilpassede agenter med rollespesifikk logikk og verktøyruting.
• Bygge dynamiske arbeidsflyter ved hjelp av avansert funksjonskalling og kontekstskifte.
• Implementere hukommelsesmoduler og planleggingsrammeverk innenfor agentteam.
• Håndtere feiltilstander i flere agenter og adaptive tilbakemeldingsmekanismer.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og øvinger.
• Hånds-på implementering i en live-laboratorie-miljø.

Tilpasningsmuligheter for Kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, levende opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagpersoner som ønsker å integrere Read AI med plattformer som Slack, CRM-systemer og Notion for å automatisere arbeidsflyter og øke teamets effektivitet.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Koble Read AI til Slack, Salesforce, Notion og lignende verktøy.
• Automatisere levering av møtereferater og oppgaver over plattformer.
• Synkronisere Read AI data med CRM-systemer og oppgavelister.
• Feilsøke integrasjonsproblemer og optimalisere konfigurasjoner for teamets behov.

AutoGen for Enterprise AI Automation er en praktisk kurs som fokuserer på å implementere skalerbare, intelligente agentsystemer for å automatisere komplekse bedriftsoperasjoner ved hjelp av AutoGen rammen.Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte AI-profesjonelle som ønsker å innføre multi-agentarkitekturer overfor bedriftsplattformer og prosesser ved hjelp av AutoGen rammen.Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å: * Designe og automatisere bedriftsarbeidsflyter ved hjelp av AutoGen og LLM-agenter. * Integrere AutoGen med LangChain for avansert orkestrasjon og konteksthåndtering. * Bygge RAG-pipelines og koble bedriftsdata for kontekstbasert automatisering. * Koble agenter med bedriftsplattformer som Slack, Jira og SharePoint. * Skalere og overvåke AutoGen-utplasseringer i produksjonsmiljøer.Kursets format * Interaktiv forelesning og diskusjon. * Mange øvelser og praksis. * Praktisk implementering i et levende laboratoriemiljø.Kursets tilpasningsmuligheter * For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-bedrifts- og AI-profesjonelle som ønsker å skape intelligente, domene-spesifikke bedriftsagenter ved hjelp av CrewAI.

Til slutt på denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen til CrewAI og dens relevans i bedriftsbrukstilfeller.
• Opprette bedriftsorienterte agenter ved bruk av roller, verktøy og hukommelse.
• Bygge agentlag som samarbeider for å utføre bedriftsarbeidsflyter.
• Bruke CrewAI i praktiske scenarier som finans, markedsføring og kundestøtte.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

Denne instruktørledede, levende opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagfolk som ønsker å skale CrewAI systemer, integrere med bedriftsverktøy og implementere automatiseringsløsninger i produksjonsmiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Designe skalerbare fleragent-systemer ved hjelp av CrewAI.
• Integere agenter med bedriftsverktøy som Slack, databaser og APIer.
• Implementere overvåking, logging og diagnostikk for agentatferd.
• Implementere, håndtere og skale CrewAI løsninger i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å automatisere forretnings- og tekniske arbeidsflyter ved hjelp av CrewAI gjennom reelle bruksområder og verktøyintegrasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og kjerneprinsippene til CrewAI.
• Utforme arbeidsflyter som innebærer flere samarbeidende agenter.
• Integrere CrewAI med APIer, verktøy og eksterne systemer.
• Implementere og koordinere reelle automatiseringsbruksområder.

Dette instruktørledede, live-trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å designe og implementere tilpassede multi-agent-systemer ved hjelp av CrewAI med komplekse arbeidsflyter, hendelsesutløsere og verktøyintegrasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Designe og bygge tilpassede AI-agenter med spesialiserte roller og verktøy.
• Implementere komplekse, hendelsesdrevne multi-agent-oppgavesekvenser.
• Integrere eksterne API-er og datapipelines i et CrewAI system.
• Optimalisere koordinering, feilbehandling og utførelseseffektivitet av multi-agent-systemer.

AutoGen Studio er et visuelt miljø for å lage og administrere LLM-baserte multi-agent arbeidsflyter uten å kreve kode.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnende til mellomnivå-bedrifts- og innovasjonsfagfolk som ønsker å bruke AutoGen Studio til å visuelt designe, teste og forfine agentinteraksjoner for intern automatisering eller AI-forsterket produktutvikling.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Lage multi-agent arbeidsflyter ved å bruke et no-code grensesnitt.
• Definere agentroller, prompt og mål ved hjelp av AutoGen Studio.
• Visualisere og administrere meldingsflyter mellom agenter.
• Inkorporere feilhåndtering og kontekstrevisjon i agentlogikk.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Håndfast implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å forstå egenskapene, brukstilfellene og potensielle bruksområdene til Grok AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hva Grok AI er og hvordan det skiller seg fra andre chatbots.
• Utforsk nøkkelfunksjonene og funksjonaliteten til Grok AI.
• Samhandle effektivt med Grok AI for personlig og forretningsmessig bruk.
• Utnytt Grok AI for produktivitet, kreativitet og problemløsning.
• Gjenkjenne de etiske vurderingene og begrensningene til AI chatbots.

Building LLM Agent Systems with AutoGen er en praktisk kurs som fokuserer på å utvikle multi-agent systemer ved hjelp av Microsoft’s AutoGen-rammeverk for store språkmodeller (LLMs).

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI- og automatiseringsprofesjonelle på mellomnivå som ønsker å designe, implementere og orkestrere multi-agent systemer ved hjelp av AutoGen med Python og LLMs.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe multi-agent-arkitekturer ved hjelp av AutoGen-rammeverket.
• Konfigurere agentroller, evner og samordningsadferd.
• Bruke funksjonsoppringing og hukommelsesbehandling for agentinteraksjoner.
• Bygge og teste Python-baserte LLM-agentarbeidsflyter for reelle brukstilfeller.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-labmiljø.

Muligheter for tilpasning av kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

Denne 1-dagers workshop, utformet for utviklere, dataforskere og AI-entusiaster, vil hjelpe deg med å forstå og utnytte kraften i agentbaserte AI-systemer ved hjelp av AutoGen v0.4. 

Gjennom en blanding av praktiske øvelser og praktiske demonstrasjoner, vil du lære å bygge, administrere og distribuere multiagentapplikasjoner drevet av Large Language Models (LLMs). 

Ved slutten av kurset vil du få en solid grunnleggende forståelse av AutoGen’s lagdelte arkitektur, mestre asynkron kommunikasjon mellom agenter, og utforske virkelige brukstilfeller og beste praksis for utvikling av skalbare og intelligente LLM-drevne applikasjoner.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-profesjonelle som ønsker å lære hvordan man bruker Read AI for å fange møtesammendrag, trekke ut nøkkelinnsikt og generere handlingspunkter med minimal manuell innsats.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette og konfigurere Read AI for møter på de fleste plattformene.
• Automatisk generere møtesammendrag og identifisere handlingspunkter.
• Tolke engasjement og stemningsanalyse som leveres av Read AI.
• Deltagere kan dele, redigere og organisere sammendrag effektivt for team-samarbeid.

Denne undervisningsledete, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å optimalisere fjernteam-samarbeid ved hjelp av AI-pådrivne arbeidsflyter og Read AI-analyser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Designe fullstendige fjernteam-møtearbeidsflyter ved hjelp av Read AI.
• Automatisere oppfølging og dokumentasjon for å redusere møteoverhead.
• Utnytt AI-sammendrag for både synkrone og asynkrone samarbeidsformer.
• Spore teamengasjement og ansvar gjennom Read AI-insikter.

Denne instruktørledede, levende opplæringskurs (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å bygge sikre og overholdende agentarbeidsflyter ved bruk av CrewAI i bedriftsmiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforme sikre og dokumenterbare arbeidsflyter som involverer flere agenter.
• Implementere databeskyttelsesstrategier innen autonome systemer.
• Integrere loggføring, styring og overholdelsesmekanismer.
• Distribuere og overvåke sikre CrewAI-baserte systemer i produksjonsmiljøer.