AutoGen for Enterprise AI Automation 培训

AutoGen 是一个来自 Microsoft 的开源框架，用于构建使用 LLM、工具、记忆和用户交互的多代理应用程式。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对希望使用 AutoGen 的 Python 基础 API、函数调用功能和模组化工具链来设计和部署深度定制代理的高级开发者和架构师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 开发具有角色特定逻辑和工具路由的定制代理。
• 使用高级函数调用和上下文切换构建动态工作流程。
• 在代理团队中实施记忆模组和计划框架。
• 处理多代理错误状态和自适应重试机制。

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

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

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。