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課程簡介
複習AutoGen核心概念
- Agent和群組定義
- 函數調用和角色鏈接
- 內置Agent的局限性和需要自定義的地方
使用Python構建自定義Agent
- 使用user_proxy和AssistantAgent子類定義Agent行為
- 注入角色專用邏輯和決策
- 創建可重用的Agent模塊和mixin
高級工具集成與路由
- 工具註冊、綁定和調用
- 條件性地將輸入路由到特定工具
- 管理多步驟工具鏈和複合操作
計劃與上下文Management
- 設計任務分解器和中間計劃器
- 在鏈接的Agent之間維護上下文
- 為長時間運行的會話實現作用域內存
錯誤處理與恢復機制
- 檢測和管理失敗或不完整的交互
- Agent觸發的重試和回退邏輯
- 日誌記錄、調試和響應驗證
具有自定義角色的多AgentCollaboration
- 在動態Agent群組中協調專家
- 組織推理循環和協作工作流
- 任務分配中的角色分離與角色混合
實際部署策略
- 優化性能和成本(令牌使用、緩存)
- 將AutoGen工作流嵌入到Web應用或管道中
- 安全性、可觀察性和用戶反饋集成
總結與下一步
最低要求
- 精通Python编程
- 具备基于LLM的应用程序开发经验
- 熟悉函数调用和多代理系统设计
目标受众
- 高级开发人员
- 平台工程师
- AI架构师
14 時間:
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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