开发多智能体系统 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。

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级到高级专业人士将Read AI与Slack、CRM系统和Notion等平台整合，以自动化工作流程并提高团队效率。

通过本培训，学员将能够：

• 将Read AI与Slack、Salesforce、Notion及类似工具连接。
• 自动化跨平台的会议摘要和行动项目的传递。
• 将Read AI数据与CRM系统和任务板同步。
• 解决整合问题，并根据团队需求优化配置。

AgentCore 提供了内存持久化、安全代码解释器和浏览器工具，使 AI 代理能够提供交互式、动态且上下文感知的体验。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级技术从业者，他们希望设计和部署能够长期保留上下文、即时计算并直接与 Web 用户界面交互的 AI 代理。

培训结束后，参与者将能够：

• 实现 AgentCore 内存，用于有状态的、上下文感知的工作流。
• 利用安全代码解释器进行动态计算和转换。
• 集成浏览器工具，实现实时数据检索和用户界面交互。
• 设计用于分析、客户支持和研究用例的交互式代理。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 使用 AgentCore 内存和工具的动手实验。
• 分析、自动化和客户支持场景的案例研究。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AgentCore Runtime & Gateway 是一种 AWS 服务配对，用于打包、部署并安全地暴露 AI 代理，同时提供与外部系统的简化集成。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级工程团队，旨在帮助他们从代理原型过渡到生产环境，通过掌握 AgentCore Runtime 进行部署，并利用 Gateway 实现安全连接和 API 集成。

培训结束后，参与者将能够：

• 搭建 AgentCore Runtime 环境，并打包代理以进行部署。
• 通过 Gateway 暴露代理，提供经过身份验证和速率限制的端点。
• 使用稳定合约将外部工具和 API 集成到代理工作流中。
• 为生产操作配置可观察性、日志记录和使用监控。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 实践实验室，涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
• 专注于可靠性、安全性和发布的实践练习。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

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。

AgentCore 通过提供一套统一的服务，简化了构建、增强和监控全托管 AI 代理的过程，专为大规模部署而设计。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初级到中级从业者，旨在帮助学员通过实践掌握如何使用 AgentCore 创建生产就绪的 AI 代理。

培训结束后，学员将能够：

• 了解 AgentCore 在 AI 代理开发中的核心功能。
• 使用托管服务设计和配置简单的 AI 代理。
• 集成工作流以增强代理功能。
• 在生产环境中部署和监控 AI 代理。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 使用 AgentCore 服务的实践操作。
• 从代理概念到部署的指导练习。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望探索CrewAI基础知识并构建简单多代理系统的初级专业人士。

培训结束后，学员将能够：

• 理解CrewAI的架构和设计原则。
• 在代理团队中定义角色、任务和流程。
• 使用CrewAI框架创建协作工作流。
• 构建、测试和运行基本的多代理场景。

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。

Amazon Bedrock AgentCore is an enterprise-ready framework for building, deploying, and scaling AI agents with integrated support for memory, observability, and secure identity management.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level engineers and architects who wish to design, secure, and operate agentic AI systems using AWS Bedrock AgentCore.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of AgentCore.
• Deploy and manage AI agents with Runtime and Gateway.
• Implement persistent memory and stateful interactions.
• Apply identity, observability, and compliance controls.
• Design multi-agent systems for enterprise-scale workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on AWS lab sessions with AgentCore.
• Practical exercises with deployment and monitoring scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AgentCore 提供内置的身份、可观测性和合规性功能，使组织能够在企业环境中负责任地部署AI代理。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望使用 Amazon Bedrock AgentCore 设计和操作安全、可审计且合规的AI代理系统的高级从业者。

通过本培训，参与者将能够：

• 为代理实施企业身份和权限模型。
• 通过结构化日志、指标和跟踪实现可观测性。
• 应用合规控制以符合监管框架。
• 审计代理活动并维护安全的会话级控制。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 使用AWS安全和监控工具进行实践操作。
• 在受监管的企业环境中进行案例研究。

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。

Amazon Bedrock AgentCore 提供了设计、编排和管理多代理系统的基础设施，能够实现跨多个AI驱动实体的协作、专业化和高级自动化模式。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望使用AgentCore的编排和治理功能来设计、部署和优化下一代多代理系统的高级从业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多代理系统的原理和架构。
• 设计代理协作的编排策略。
• 在代理之间实施通信和协商协议。
• 使用AgentCore部署可扩展的、企业级的多代理解决方案。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 使用AgentCore编排功能的实践操作。
• 企业多代理应用的案例分析。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

这项由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助初学者学习如何使用Read AI来捕捉会议摘要、提取关键见解，并以最少的精力生成行动项目。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在主要平台上设置和配置Read AI用于会议。
• 自动生成会议摘要并识别行动项目。
• 解读Read AI提供的参与度和情感分析。
• 有效地分享、编辑和组织摘要，以促进团队协作。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用AI驱动的工作流程和Read AI分析工具来优化远程团队协作的中级专业人士。

通过本课程，学员将能够：

• 使用Read AI设计完整的远程团队会议工作流程。
• 自动化后续跟进和文档记录，减少会议开销。
• 利用AI摘要，支持同步和异步协作。
• 通过Read AI洞察，跟踪团队参与度和责任归属。