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课程时长 21 小时 (3 天数)
课程大纲
LLM智能体系统简介
- LLM智能体和多智能体架构概念
- AutoGen框架和生态系统概述
- 智能体角色：用户代理、助手、函数调用者等
安装和配置AutoGen
- 设置Python环境和依赖
- AutoGen配置文件基础
- 连接LLM提供商（OpenAI、Azure、本地模型）
智能体设计和角色分配
- 理解智能体类型和对话模式
- 定义智能体目标、提示和指令
- 基于角色的任务委派和控制流
函数调用和工具集成
- 注册函数供智能体使用
- 自主和协作函数执行
- 将外部API和Python脚本连接到智能体
对话管理和内存
- 会话跟踪和持久内存
- 智能体间消息传递和令牌处理
- 管理对话上下文和历史
端到端智能体工作流
- 构建多步骤协作任务（例如文档分析、代码审查）
- 模拟用户-智能体对话和决策链
- 调试和优化智能体性能
用例和部署
- 内部自动化智能体：研究、报告、脚本编写
- 面向外部机器人：聊天助手、语音集成
- 在生产环境中打包和部署智能体系统
总结和后续步骤
要求
- 理解Python编程
- 熟悉大型语言模型和提示工程
- 有API和自动化工作流的经验
受众
- AI工程师
- 机器学习开发者
- 自动化架构师
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
