高级AutoGen：自定义代理与动态工具使用 培训

AutoGen for Enterprise AI Automation 是一门实践性课程，专注于使用 AutoGen 框架来实现可扩展的智能代理系统，以自动化复杂的业务操作。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级 AI 专业人士，旨在帮助他们使用 AutoGen 框架在企业平台和流程中部署多代理架构。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用 AutoGen 和 LLM 代理设计并自动化企业工作流程。
• 将 AutoGen 与 LangChain 集成，实现高级编排和上下文处理。
• 构建 RAG 管道并连接企业数据，实现上下文自动化。
• 将代理与企业平台（如 Slack、Jira 和 SharePoint）连接。
• 在生产环境中扩展和监控 AutoGen 部署。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们进行安排。

AutoGen Studio 是一个无需编码的视觉化环境，用于创建和管理基于 LLM 的多代理工作流程。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）面向初级到中级的商业和创新专业人士，他们希望使用 AutoGen Studio 来视觉化设计、测试和改进代理互动，以实现内部自动化或 AI 增强产品开发。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用无代码界面创建多代理工作流程。
• 使用 AutoGen Studio 定义代理角色、提示和目标。
• 视觉化并管理代理之间的消息流。
• 将错误处理和上下文精炼纳入代理逻辑。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

使用AutoGen构建LLM代理系统是一门实作课程，专注于利用Microsoft的AutoGen框架开发多代理系统，适用于大型语言模型（LLMs）。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）针对中级AI与自动化专业人士，旨在帮助他们设计、实现并协调使用AutoGen与Python及LLMs的多代理系统。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用AutoGen框架设计多代理架构。
• 配置代理角色、能力与协调行为。
• 使用函数调用与记忆处理进行代理互动。
• 构建并测试基于Python的LLM代理工作流程，适用于实际案例。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实作实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这个为期一天的研讨会专为开发者、数据科学家和AI爱好者设计，将帮助您理解并利用AutoGen v0.4的代理式AI系统。

通过实践练习和实际演示，您将学习如何构建、管理和部署由Large Language Models (LLMs)驱动的多代理应用程序。

课程结束时，您将掌握AutoGen的分层架构基础，精通代理之间的异步通信，并探索开发可扩展且智能的LLM驱动应用程序的实际用例和最佳实践。