Python用于自主代理：工具、SDK与编排 培训
Python是推动自主AI代理开发和编排的核心语言。本课程专注于使用现代SDK和框架（如LangChain和AutoGen）进行实际实现，以构建、连接和管理代理工作流。
本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Python工具和API实现和编排自主代理的中级后端工程师、平台工程师和ML工程师。
培训结束后，参与者将能够：
- 为代理系统设置和配置基于Python的环境。
- 使用LangChain和AutoGen等流行代理SDK创建功能代理。
- 集成工具和API以扩展代理功能。
- 编排多代理工作流和通信模式。
- 应用调试、测试和维护代理代码库的最佳实践。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 动手编程练习和现场演示。
- 构建端到端代理工作流的实际项目。
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。
感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
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课程大纲
Python环境介绍：用于代理开发
- 设置Python、虚拟环境和依赖管理
- 使用Git和Docker进行版本控制和隔离
- 可重复环境的最佳实践
代理SDK和框架概述
- LangChain、AutoGen及其他新兴SDK
- 代理结构和生命周期：感知、推理和行动
- 比较SDK功能和架构风格
使用Python构建功能代理
- 使用LangChain创建简单代理
- 将代理连接到外部工具和API
- 处理输入/输出、内存和持久化
工具和API集成
- 定义和注册供代理使用的工具
- 安全的API集成和密钥管理
- 使用外部数据源和自定义函数调用
代理编排和通信模式
- 使用AutoGen进行多代理协作
- 任务委派和规划逻辑
- 事件驱动和异步编排
测试、调试和可观测性
- 使用模拟输入和受控环境测试代理
- 调试消息流和工具调用
- 实现结构化日志记录和性能指标
部署和生产注意事项
- 打包和容器化Python代理服务
- 与CI/CD管道集成
- 扩展、监控和维护长期运行的代理
总结与下一步
要求
- 具备Python编程和包管理知识
- 有使用REST API和JSON数据结构的经验
- 对Python中的异步I/O有基本了解
受众
- 后端工程师
- 平台工程师
- ML工程师
21 小时
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