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课程时长 14 小时
课程大纲
AutoGen核心概念回顾
- 代理和群组定义
- 函数调用和角色链
- 内置代理的局限性及定制需求
使用Python构建自定义代理
- 通过user_proxy和AssistantAgent子类定义代理行为
- 注入角色特定逻辑和决策制定
- 创建可复用的代理模块和混入类
高级工具集成和路由
- 工具注册、绑定和调用
- 条件路由输入到特定工具
- 管理多步骤工具链和组合操作
规划和上下文管理
- 设计任务分解器和中间规划器
- 在链式代理中维护上下文
- 为长时间运行的会话实现作用域记忆
错误处理和恢复机制
- 检测和管理失败或不完整的交互
- 代理触发的重试和回退逻辑
- 日志记录、调试和响应验证
多代理协作与自定义角色
- 在动态代理组中协调专家
- 编排推理循环和协作工作流
- 任务分配中的角色分离与角色融合
真实部署策略
- 优化性能和成本（令牌使用、缓存）
- 将AutoGen工作流嵌入Web应用或管道
- 安全性、可观测性和用户反馈集成
总结和后续步骤
要求
- 精通Python编程
- 有构建基于LLM应用的经验
- 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
客户评论 (1)
我喜欢他不断提供示例，同时也留出时间让我们独立练习他讲解的内容。
Iacob Giorgel
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译
