Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot LLM Agent Systeem
- Concepten van LLM-agenten en multi-agentarchitectuur
- Overzicht van AutoGen framework en ecosystem
- Agentrollen: gebruikerproxy, assistent, functie-oproeper en meer
Installeren en Configureren van AutoGen
- Het instellen van de Python omgeving en afhankelijkheden
- Basis van het configuratiefbestand van AutoGen
- Verbinden met LLM-leveranciers (OpenAI, Azure, lokale modellen)
Ontwerp van Agents en Toewijzing van Rollen
- Begrijpen van agenttypen en gesprekspatronen
- Definiëren van agentdoelen, prompts en instructies
- Taaktoewijzing en stuurstroom op basis van rollen
Functie-oproepen en Integratie van Hulpmiddelen
- Functies registreren voor gebruik door agenten
- Autonome en samenwerkende functie-uitvoering
- Externe API's en Python scripts met agenten verbinden
Conversatie Management en Geheugen
- Sessietracking en persistent geheugen
- Berichtgeving van agent tot agent en tokenbehandeling
- Beheren van conversatiecontext en geschiedenis
Eind-op-eind Agent Workflows
- Het bouwen van meervoudige stapsamenwerkende taken (bijvoorbeeld documentanalyse, codebeoordeling)
- Simuleren van gebruikers-agenten dialogen en beslissingsketens
- Foutopsporing en verfijnen van agentprestaties
Use Cases en Implementatie
- Interne automatiseringsagenten: onderzoek, rapportering, scripting
- Externe bots: chatassistenten, stemintegraties
- Agentensystemen in productie pakken en implementeren
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Een begrip van Python programmeren
- Vertrouwdheid met grote taalmodellen en prompt engineering
- Ervaring met APIs en automatiseringswerkstromen
Publiek
- AI-ingenieurs
- ML-ontwikkelaars
- Automatiseringsarchitecten
21 Uren
Testimonials (1)
Trainers die vragen ter plekke beantwoorden.
Adrian
Cursus - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Automatisch vertaald