Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в LLM агентните системи

  • LLM агенти и концепции за мултиагентна архитектура
  • Преглед на рамката AutoGen и екосистемата
  • Роли на агентите: потребителско пълномощно, асистент, извикващ функции и други

Инсталиране и конфигуриране на AutoGen

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

Дизайн на агенти и разпределяне на роли

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

Извикване на функции и интеграция на инструменти

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

Управление на разговори и памет

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

Работни потоци на агенти от край до край

  • 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 усъвършенстване на производителността на агентите

Случаи на употреба и внедряване

  • Агенти за вътрешна автоматизация: проучване, докладване, скриптиране
  • Ботове за външна употреба: чат асистенти, гласови интеграции
  • Пакетиране и внедряване на агентни системи в продукционна среда

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на програмирането на Python
  • Запознатост с големите езикови модели и инженерството на промптове
  • Опит с API и работни потоци за автоматизация

Аудитория

  • Инженери по изкуствен интелект
  • ML разработчици
  • Архитекти на автоматизация
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории