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 課程時長 21 時間: (3 天)

課程簡介

LLM智能体系统简介

  • LLM智能体与多智能体架构概念
  • AutoGen框架与生态系统概览
  • 智能体角色:用户代理、助手、函数调用者等

安装与配置AutoGen

  • 设置Python环境与依赖项
  • AutoGen配置文件基础
  • 连接LLM提供商(OpenAI、Azure、本地模型)

智能体设计与角色分配

  • 理解智能体类型与会话模式
  • 定义智能体的目标、提示词和指令
  • 基于角色的任务委派与控制流

函数调用与工具集成

  • 注册供智能体使用的函数
  • 自主与协作式函数执行
  • 将外部API和Python脚本连接到智能体

会话管理与记忆

  • 会话跟踪与持久记忆
  • 智能体之间的消息传递与令牌处理
  • 管理会话上下文与历史记录

端到端智能体工作流

  • 构建多步骤协作任务(例如文档分析、代码审查)
  • 模拟用户-智能体对话与决策链
  • 调试与优化智能体性能

用例与部署

  • 内部自动化智能体:研究、报告、脚本编写
  • 面向外部的机器人:聊天助手、语音集成
  • 打包并在生产环境中部署智能体系统

总结与后续步骤

最低要求

  • 了解Python编程
  • 熟悉大型语言模型和提示工程
  • 有API和自动化工作流的使用经验

目标受众

  • AI工程师
  • 机器学习开发人员
  • 自动化架构师

人數


每位參與者的報價

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