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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction aux agents LLM et à AutoGen Studio
- Qu'est-ce que les systèmes multi-agents ?
- Aperçu d'AutoGen et d'AutoGen Studio
- Compréhension de l'interface de conception visuelle
Planification des flux de travail basés sur des agents
- Identification des cas d'usage d'affaires pour la collaboration entre agents
- Association des objectifs des utilisateurs aux interactions des agents
- Conception des flux de tâches et des déclencheurs
Création et configuration des agents
- Attribution des rôles et des comportements aux agents
- Rédaction d'invites (prompts) et d'objectifs efficaces
- Utilisation de modèles d'agents prédéfinis par rapport aux modèles personnalisés
Gestion de la communication multi-agents
- Conception de la transmission de messages et de la coordination
- Contrôle du tour de parole des agents et des chemins logiques
- Création de groupes d'agents et de dépendances
Gestion des erreurs et des réponses
- Gestion des entrées manquantes et des plans de secours
- Journalisation et examen des flux de conversation
- Affinement de la logique basé sur les commentaires des agents
Déploiement et test sans code
- Exécution des flux de travail dans AutoGen Studio
- Débogage à l'aide de l'historique d'exécution visuelle
- Ajustement des flux de travail en fonction des résultats des tests
Cas d'usage réels et meilleures pratiques
- Automatisation des flux de travail internes (p. ex., résumés, approbations)
- Construction de prototypes de produits avec logique IA
- Astuce pour une conception d'agents scalable et réutilisable
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts d'IA ou d'automatisation
- Un certain aisance avec les outils visuels et la modélisation de processus
- Aucune expérience préalable en codage requise
Public cible
- Gestionnaires de produits
- Analystes d'affaires
- Équipes d'innovation et personnes ne pratiquant pas le codage
Nos clients témoignent (1)
J'ai apprécié qu'il fournisse constamment des exemples, tout en offrant du temps pour le travail individuel sur ce qu'il présentait.
Iacob Giorgel
Formation - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traduction automatique