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课程大纲
1. LLM应用与AutoGen v0.4简介
- Large Language Models (LLMs)概述:了解其功能与应用。
- AutoGen v0.4简介:探索其特性、架构,以及如何简化代理AI系统的开发。
2. AutoGen的核心概念与组件
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理解分层框架:
- 核心层:支持动态工作流的事件驱动架构。
- AgentChat API:使用高级API构建任务驱动代理。
- 扩展:集成自定义代理、工具和内存模块,以增强功能。
- 异步消息传递:实现事件驱动和请求-响应的交互风格。
3. 构建您的第一个多代理应用
- 定义代理:创建助手和用户代理。
- 建立代理Communication:设置代理之间的异步消息传递。
- 实现示例应用:开发一个简单的多代理系统以解决特定任务。
- 可观察性与调试工具:利用内置的指标跟踪和消息追踪进行实时监控。
4. 案例研究与最佳实践
- 实际应用:分析AutoGen在各行业的成功实施案例。
- 最佳实践:使用AutoGen设计高效且可扩展的LLM应用的指南。
- 挑战与解决方案:解决开发过程中遇到的常见问题及其解决方案。
- 问答环节
本研讨会面向:
- 软件开发者
- 数据科学家
- 数据工程师
- 有编程背景或兴趣,希望学习AI编程的人士。
要求
. 先决条件 - Python 程式设计
7 小时
客户评论 (5)
我喜欢他不断提供范例,同时也留出时间让我们独立练习他所讲解的内容。
Iacob Giorgel
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译
我非常喜欢理论背景的解释及其呈现方式,这帮助我理解了整个流程的运作。
Norbert
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译
第一部分更具实践性的内容非常令人兴奋。感谢这门课程。演讲者Abhi准备得非常充分,他是一位优秀的演讲者,并且在演讲主题方面拥有丰富的知识。
Tomas
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译
讲师对该主题的广泛知识以及精简的资讯。
Stefan
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译
培训师即时回答问题。
Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译