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Plan du cours

Revue des concepts fondamentaux d'AutoGen

  • Définition des agents et des groupes
  • Appel de fonctions et enchaînement des rôles
  • Limites des agents intégrés et zones nécessitant une personnalisation

Construction d'agents personnalisés avec Python

  • Définition du comportement de l'agent à l'aide des sous-classes user_proxy et AssistantAgent
  • Injection de logique spécifique au rôle et de prise de décision
  • Création de modules d'agents réutilisables et de mixins

Intégration avancée des outils et routage

  • Enregistrement, liaison et invocation des outils
  • Routage conditionnel des entrées vers des outils spécifiques
  • Gestion des chaînes d'outils multi-étapes et des actions composites

Planification et gestion du contexte

  • Conception de décomposeurs de tâches et de planificateurs intermédiaires
  • Maintenance du contexte entre les agents en chaîne
  • Mise en œuvre d'une mémoire limitée au scope pour les sessions de longue durée

Mécanismes de gestion des erreurs et de récupération

  • Détection et gestion des interactions échouées ou incomplètes
  • Reprises déclenchées par l'agent et logique de repli
  • Journalisation, débogage et validation des réponses

Collaboration multi-agents avec des rôles personnalisés

  • Coordination des spécialistes au sein de groupes d'agents dynamiques
  • Orchestration des boucles de raisonnement et des flux de travail coopératifs
  • Séparation des rôles par rapport à leur fusion dans l'attribution des tâches

Stratégies de déploiement en conditions réelles

  • Optimisation des performances et des coûts (utilisation des jetons, mise en cache)
  • Intégration des flux de travail AutoGen dans des applications web ou des pipelines
  • Sécurité, observabilité et intégration des retours utilisateurs

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Maîtrise de la programmation Python
  • Expérience dans la création d'applications basées sur des LLM
  • Connaissance de l'appel de fonctions et de la conception de systèmes multi-agents

Audience cible

  • Développeurs seniors
  • Ingénieurs de plateforme
  • Architectes en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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