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课程大纲
1. LLM 应用程式与 AutoGen v0.4 简介
- Large Language Models (LLMs) 概述:了解其功能与应用。
- AutoGen v0.4 简介:探索其功能、架构,以及如何简化代理式 AI 系统的开发。
2. AutoGen 的核心概念与元件
- 理解分层架构:
- 核心层:支援动态工作流程的事件驱动架构。
- AgentChat API:使用高阶 API 建构任务驱动的代理。
- 扩展功能:整合自订代理、工具和记忆体模组以增强功能。
- 非同步讯息传递:实作事件驱动与请求-回应互动模式。
3. 建构您的第一个多代理应用程式
- 定义代理:建立助理与用户代理。
- 建立代理 Communication:设定代理之间的非同步讯息传递。
- 实作范例应用程式:开发一个简单的多代理系统来解决特定任务。
- 可观察性与除错工具:利用内建的指标追踪与讯息追踪进行即时监控。
4. 案例研究与最佳实践
- 实际应用:检视 AutoGen 在各行业中的成功实施案例。
- 最佳实践:使用 AutoGen 设计高效且可扩展的 LLM 应用程式的指南。
- 挑战与解决方案:解决开发过程中常见的挑战及其对策。
- 问答环节
本工作坊适合:
- 软体开发人员
- 数据科学家
- 数据工程师
- 具备程式设计背景或兴趣并希望学习 AI 程式设计的人士。
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