Plan du cours

AutoGen dans le Contexte d'Entreprise

  • Pourquoi les agents intelligents sont importants pour les opérations commerciales
  • Revue de l'architecture et de l'extensibilité d'AutoGen
  • Considérations sur la sécurité, la traçabilité et la gouvernance

Automatisation des Workflows d'Entreprise avec AutoGen

  • Conception de workflows multi-agents pour la coordination des tâches
  • Scénarios d'automatisation basés sur les rôles : gestion des demandes, approbations, résumés
  • Logique d'exécution automatique et d'escalade pour la continuité des affaires

Intégration d'AutoGen avec LangChain

  • Composants de LangChain et compatibilité avec AutoGen
  • Enchaînement des agents et outils avec la mémoire, les outils et la logique
  • Langage d'Expression de LangChain (LCEL) pour des workflows complexes

Pipelines de Génération Augmentée par la Récupération (RAG)

  • Connexion d'agents AutoGen aux bases de connaissances d'entreprise
  • Embedding, recherche vectorielle et pipelines de récupération
  • Augmentation des données privées avec des modèles open-source ou propriétaires

Intégration avec les Outils d'Entreprise

  • Utilisation d'API pour connecter Jira, Slack, Outlook, SharePoint et plus encore
  • Déclenchement de workflows via des interfaces de chat et des systèmes de tickets
  • Notifications en temps réel, journalisation et audit

Déploiement, Surveillance et Mise à l'Échelle

  • Empaquetage d'agents AutoGen pour le déploiement
  • Surveillance des interactions d'agents, de leur utilisation et de leurs performances
  • Mise à l'échelle des agents dans différents départements et régions géographiques

Laboratoire de Prototypage de Cas d'Utilisation en Entreprise

  • Idéation en groupe : scénarios d'entreprise pour l'automatisation
  • Construction de workflows d'agents personnalisés avec le soutien de l'instructeur
  • Simulation d'environnements de production pour la validation

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Maîtrise de la programmation Python
  • Expérience avec les LLM et l'ingénierie des prompts
  • Connaissance des outils d'automatisation ou de workflow d'entreprise

Public cible

  • Équipes d'IA d'entreprise
  • Architectes de solutions
  • Stratèges en innovation
 21 Heures

Nombre de participants


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