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Plan du cours
Introduction aux systèmes d'agents LLM
- Concepts d'agents LLM et d'architecture multi-agents
- Aperçu du framework AutoGen et de son écosystème
- Rôles des agents : proxy utilisateur, assistant, appelant de fonctions, etc.
Installation et configuration d'AutoGen
- Configuration de l'environnement Python et des dépendances
- Les bases du fichier de configuration AutoGen
- Connexion aux fournisseurs de LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux)
Conception des agents et attribution des rôles
- Compréhension des types d'agents et des schémas de conversation
- Définition des objectifs, des invites et des instructions des agents
- Délégation des tâches basée sur les rôles et flux de contrôle
Appel de fonctions et intégration d'outils
- Enregistrement des fonctions pour utilisation par les agents
- Exécution autonome et collaborative des fonctions
- Connexion d'API externes et de scripts Python aux agents
Gestion des conversations et mémoire
- Suivi des sessions et mémoire persistante
- Messages entre agents et gestion des jetons
- Gestion du contexte conversationnel et de l'historique
Flux de travail d'agents de bout en bout
- Construction de tâches collaboratives multilatérales (par exemple, analyse de documents, revue de code)
- Simulation de dialogues agent-utilisateur et de chaînes de décision
- Débogage et optimisation des performances des agents
Cas d'utilisation et déploiement
- Agents d'automatisation internes : recherche, reporting, scriptage
- Bots externes : assistants de chat, intégrations vocales
- Emballage et déploiement des systèmes d'agents en production
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de la programmation en Python
- Une familiarité avec les grands modèles linguistiques et l'ingénierie des invites (prompt engineering)
- Une expérience avec les API et les flux de travail d'automatisation
Audience
- Ingénieurs en IA
- Développeurs ML
- Architectes d'automatisation
21 Heures
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