Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Varighet 21 timer
Kursplan
Introduksjon til LLM-agentsystemer
- LLM-agenter og konsepter for multi-agentsystemer
- Generell oversikt over AutoGen-rammeverket og økosystemet
- Agentroller: brukerproxy, assistent, funksjonskaller og mer
Installasjon og konfigurasjon av AutoGen
- Oppsett av Python-miljøet og avhengigheter
- Grunnleggende om AutoGen-konfigurasjonsfiler
- Tilkobling til LLM-leverandører (OpenAI, Azure, lokale modeller)
Agentdesign og rollatilordning
- Forståelse av agenttyper og samtalemønstre
- Definering av agentmål, prompts og instruksjoner
- Oppgaveoverdragelse og kontrollflyt basert på roller
Funksjonskall og verktøgsintegrering
- Registrering av funksjoner for agentbruk
- Autonom og samarbeidende funksjonsutførelse
- Tilkobling av eksterne API-er og Python-skript til agenter
Samtalehåndtering og minne
- Økt sporing og varig minne
- Meddelelseshåndtering og tokenhåndtering mellom agenter
- Håndtering av samtalekontekst og historikk
Slutt-til-slutt agentarbeidsflyter
- Bygging av flerstegs samarbeidsoppgaver (f.eks. dokumanalanalyse, kodegjennomgang)
- Simulering av bruker-agent-dialoger og beslutningskjeder
- Felsøking og forbedring av agentytelse
Bruksområder og utlevering
- Interne automatiseringsagenter: forskning, rapportering, skripting
- Eksterne bunter: chatassistenter, voice-integrasjoner
- Pakking og utlevering av agentsystemer i produksjon
Sammendrag og neste steg
Krav
- Kjennskap til Python-programmering
- Kjennskap til store språkmodeller og prompt engineering
- Erfaring med API-er og automatiseringsarbeidsflyter
Målgruppe
- AI-ingeniører
- ML-utviklere
- Automatiseringsarkitekter
Referanser (1)
Jeg likte at han konstant gav eksempler, men også tilbyr tid for individuelt arbeid med det han presenterte.
Iacob Giorgel
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maskinoversatt
