课程大纲

1. LLM应用与AutoGen v0.4简介

  • 大型语言模型(LLMs)概述:了解其功能和应用。
  • AutoGen v0.4简介:探索其功能、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

  • 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构建任务驱动的代理。
    • 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-响应的交互方式。

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。
  • 建立代理通信: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来解决特定任务。
  • 可观察性和调试工具: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:研究AutoGen在各行业的成功实施。
  • 最佳实践:设计高效且可扩展的LLM应用的指南。
  • 挑战与解决方案:解决开发过程中常见的挑战及其解决方案。
  • 问答环节

研讨会面向:

  • 软件开发人员
  • 数据科学家
  • 数据工程师
  • 有编程背景或兴趣、希望学习AI编程的人员。

要求

先决条件 - Python编程

 7 小时

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