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Plan du cours

1. Introduction aux applications LLM et à AutoGen v0.4

  • Aperçu des grands modèles de langage (LLM) : compréhension de leurs capacités et applications. 
  • Introduction à AutoGen v0.4 : exploration de ses fonctionnalités, architecture et comment il simplifie le développement des systèmes d'IA agentic.

2. Concepts fondamentaux et composants d'AutoGen

  • Compréhension du cadre en couches :
    • Couche Core : architecture événementielle supportant des workflows dynamiques.
    • AgentChat API : construction d'agents axés sur les tâches grâce aux API haut niveau.
    • Extensions : intégration d'agents personnalisés, outils et modules de mémoire pour des fonctionnalités enrichies.
  • Communication asynchrone : implémentation de styles interactifs événementiels et demande-réponse. 

3. Création de votre première application multi-agents

  • Définition des agents : création d'agents Assistant et User Proxy. 
  • Établissement de la communication entre agents : mise en place de la messagerie asynchrone entre les agents. 
  • Mise en œuvre d'une application exemple : développement d'un système multi-agents simple pour résoudre une tâche spécifique. 
  • Outils d'observabilité et de débogage : utilisation du suivi intégré des métriques et du traçage des messages pour la surveillance en temps réel. 

4. Études de cas et bonnes pratiques

  • Applications réelles : examen des implémentations réussies d'AutoGen dans divers secteurs.
  • Bonnes pratiques : conseils pour concevoir des applications LLM efficaces et évolutives avec AutoGen.
  • Défis et solutions : abordant les défis courants rencontrés pendant le développement et leurs solutions.
  • Questions / Réponses

L'atelier s'adresse aux :

  • développeurs logiciels
  • data scientists
  • data engineers
  • personnes ayant un background/une inclination en programmation souhaitant s'initier à la programmation IA.

Pré requis

Prérequis - Programmation Python

 7 Heures

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