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课程大纲
企业环境中的AutoGen
- 智能代理对业务操作的重要性。
- AutoGen架构和可扩展性回顾。
- 安全性、可追溯性和治理考虑。
使用AutoGen进行企业工作流自动化
- 设计多代理工作流以实现任务协调。
- 基于角色的自动化场景：请求处理、审批、摘要。
- 自动执行和升级逻辑以确保业务连续性。
AutoGen与LangChain集成
- LangChain组件及其与AutoGen的兼容性。
- 使用记忆、工具和逻辑链接代理和工具。
- 使用LangChain表达式语言（LCEL）处理复杂工作流。
检索增强生成（RAG）管道
- 将AutoGen代理与企业知识库连接。
- 嵌入、向量搜索和检索管道。
- 使用开源或专有模型进行私有数据增强。
与企业工具的集成
- 使用API连接Jira、Slack、Outlook、SharePoint等。
- 通过聊天界面和工单系统触发工作流。
- 实时通知、日志记录和审计。
部署、监控和扩展
- 打包AutoGen代理以进行部署。
- 监控代理交互、使用情况和性能。
- 跨部门和地域扩展代理。
企业用例原型实验室
- 小组讨论：企业自动化场景。
- 在讲师支持下构建自定义代理工作流。
- 模拟生产环境以进行验证。
总结与下一步
要求
- 熟练掌握Python编程。
- 具备LLM和提示工程经验。
- 熟悉企业自动化或工作流工具。
受众
- 企业AI团队。
- 解决方案架构师。
- 创新战略师。
21 小时
客户评论 (1)
培训师即时回答问题。
Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译
