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課程時長 14 時間：
課程簡介
AutoGen核心概念回顧
- 代理和群組定義
- 函式呼叫和角色鏈接
- 內建代理的限制及需要自訂的地方
使用Python建構自訂代理
- 使用user_proxy和AssistantAgent子類別定義代理行為
- 注入角色特定邏輯和決策制定
- 建立可重用的代理模組和混入
進階工具整合和路由
- 工具註冊、綁定和呼叫
- 條件式將輸入路由到特定工具
- 管理多步驟工具鏈和複合動作
規劃和上下文管理
- 設計任務分解器和中間規劃器
- 在鏈接代理之間維護上下文
- 為長時間運行的會話實作範圍記憶體
錯誤處理和恢復機制
- 偵測和管理失敗或不完整的互動
- 代理觸發的重試和備援邏輯
- 日誌記錄、除錯和回應驗證
多代理協作與自訂角色
- 在動態代理群組中協調專家
- 編排推理迴圈和合作工作流程
- 任務分配中的角色分離與角色融合
真實世界部署策略
- 最佳化效能和成本（Token使用、快取）
- 將AutoGen工作流程嵌入Web應用程式或管道
- 安全性、可觀測性和使用者回饋整合
總結和後續步驟
最低要求
- 精通Python程式設計
- 具備建構基於LLM應用程式的經驗
- 熟悉函式呼叫和多代理系統設計
目標學員
- 資深開發人員
- 平台工程師
- AI架構師
客戶評論 (1)
我喜歡他不斷提供示例，同時也留出時間讓我們獨立練習他講解的內容。
Iacob Giorgel
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機器翻譯
