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Durée 21 heures
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
- Bases des fichiers de configuration AutoGen
- Connexion aux fournisseurs de LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux)
Conception des agents et attribution des rôles
- Comprendre les types d'agents et les modèles de conversation
- Définir les objectifs, les prompts et les instructions des agents
- Délégation de tâches basée sur les rôles et flux de contrôle
Appel de fonctions et intégration d'outils
- Enregistrement de fonctions pour l'utilisation par les agents
- Exécution autonome et collaborative de fonctions
- Connexion des API externes et des scripts Python aux agents
Gestion des conversations et mémoire
- Suivi des sessions et mémoire persistante
- Échanges de messages entre agents et traitement des jetons
- Gestion du contexte et de l'historique des conversations
Flux de travail d'agents de bout en bout
- Construction de tâches collaboratives multi-étapes (par ex., analyse de documents, révision de code)
- Simulation de dialogues utilisateur-agent et de chaînes de décision
- Débogage et affinement des performances des agents
Cas d'usage et déploiement
- Agents d'automatisation internes : recherche, rapports, scripts
- Bots destinés à l'externe : assistants de discussion, intégrations vocales
- Emballage et déploiement de systèmes d'agents en production
Sommaire et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre la programmation Python
- Être familiarisé avec les grands modèles de langage et l'ingénierie de prompts
- Avoir de l'expérience avec les API et les flux de travail d'automatisation
Audience
- Ingénieurs en IA
- Développeurs en apprentissage automatique (ML)
- Architectes de l'automatisation
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
