Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в системи на LLM агенти
- Концепции на LLM агенти и архитектура на многоагентни системи
- Преглед на рамката и екосистемата на AutoGen
- Роли на агентите: прокси на потребителя, асистент, извиквач на функции и повече
Инсталиране и конфигуриране на AutoGen
- Настройка на средата и зависимостите на Python
- Основни концепции за конфигурационния файл на AutoGen
- Свързване с доставчици на LLM (OpenAI, Azure, локални модели)
Проектиране на агенти и задаване на роли
- Разбиране на типове агенти и патрони за разговори
- Определяне на цели, подсказки и инструкции на агентите
- Деление на задачи и контрол на потока на основе на роли
Извикване на функции и интеграция на инструменти
- Регистриране на функции за употреба от агентите
- Автономно и съвместно изпълнение на функции
- Свързване на внешни API и скриптове на Python с агентите
Management на разговорите и памет
- Следване на сесии и постоянна памет
- Комуникация между агенти и обработка на токени
- Управление на контекста и историята на разговорите
Цял процес на агентни работни процеси
- Създаване на многоетапни съвместни задачи (например, анализ на документи, преглед на код)
- Симулиране на диалози потребител-агент и вериги за вземане на решения
- Отстраняване на грешки и уточняване на производителността на агентите
Use Case и развертване
- Вътрешни агенти за автоматизация: изследване, доклади, скриптове
- Външни ботове: помощници за чат, интеграции с глас
- Пакетна подготовка и развертване на агентни системи в продуктивна среда
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Знание на Python програмиране
- Знакомство с големи модели на език и инженеринг на подсказки
- Опит с API и автоматизирани работилници
Целева аудитория
- Инженери на изкуствен интелект
- Развивачи на машинно обучение
- Архитекти на автоматизация
21 Часове
Отзиви от потребители (1)
Ми ми хареса, че той постоянно предоставяше примери, но също така предлагаше време за индивидуална работа върху представеното от него.
Iacob Giorgel
Курс - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Машинен превод