Курс за обучение по Изграждане на LLM агентни системи с AutoGen

Въведение в LLM агентните системи

• Концепции за LLM агенти и мултиагентна архитектура
• Преглед на рамката AutoGen и нейната екосистема
• Роли на агенти: потребителски прокси, асистент, извикващ функции и други

Инсталиране и конфигуриране на AutoGen

• Настройка на Python средата и зависимостите
• Основи на конфигурационния файл на AutoGen
• Свързване с LLM доставчици (OpenAI, Azure, локални модели)

Проектиране на агенти и разпределяне на роли

• Разбиране на типовете агенти и моделите на разговор
• Дефиниране на цели, промптове и инструкции на агентите
• Делегиране на задачи по роли и контролен поток

Извикване на функции и интеграция на инструменти

• Регистриране на функции за използване от агентите
• Автономно и съвместно изпълнение на функции
• Свързване на външни API и Python скриптове към агентите

Управление на разговори и памет

• Проследяване на сесии и постоянна памет
• Комуникация между агенти и обработка на токени
• Управление на контекста и историята на разговора

Комплексни агентни работни потоци

• Изграждане на многоетапни съвместни задачи (напр. анализ на документи, преглед на код)
• Симулиране на диалози потребител-агент и вериги за вземане на решения
• Отстраняване на грешки и оптимизиране на производителността на агентите

Сценарии за използване и внедряване

• Вътрешни агенти за автоматизация: проучване, отчитане, скриптиране
• Външни ботове: чат асистенти, гласови интеграции
• Пакетиране и внедряване на агентни системи в продукция

Обобщение и следващи стъпки