Курс за обучение по AutoGen за корпоративна AI автоматизация

AutoGen в корпоративен контекст

• Защо интелигентните агенти са важни за бизнес операциите
• Преглед на архитектурата и разширяемостта на AutoGen
• Съображения за сигурност, проследимост и управление

Корпоративна автоматизация на работни потоци с AutoGen

• Проектиране на многоагентни работни потоци за координация на задачи
• Сценарии за автоматизация, базирани на роли: обработка на заявки, одобрения, обобщения
• Логика за автоматично изпълнение и ескалация за непрекъснатост на бизнеса

Интеграция на AutoGen с LangChain

• Компоненти на LangChain и съвместимост с AutoGen
• Свързване на агенти и инструменти с памет, инструменти и логика
• LangChain Expression Language (LCEL) за сложни работни потоци

Конвейри за Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Свързване на AutoGen агенти с корпоративни бази от знания
• Вграждане, векторно търсене и конвейри за извличане
• Допълване на частни данни с модели с отворен код или собствени модели

Интеграция с корпоративни инструменти

• Използване на API за свързване на Jira, Slack, Outlook, SharePoint и други
• Задействане на работни потоци чрез чат интерфейси и системи за билети
• Известия в реално време, регистриране и одит

Внедряване, наблюдение и мащабиране

• Пакетиране на AutoGen агенти за внедряване
• Наблюдение на взаимодействията, използването и производителността на агентите
• Мащабиране на агенти в различни отдели и географски местоположения

Лаборатория за прототипиране на корпоративни сценарии за употреба

• Групово генериране на идеи: корпоративни сценарии за автоматизация
• Изграждане на персонализирани агентни работни потоци с подкрепата на инструктор
• Симулиране на производствени среди за валидиране

Обобщение и следващи стъпки