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Plan du cours

1. Introduction aux applications LLM et AutoGen v0.4

  • Aperçu des grands modèles de langage (LLM) : comprendre leurs capacités et leurs applications.
  • Introduction à AutoGen v0.4 : explorer ses fonctionnalités, son architecture et comment il simplifie le développement de systèmes d'IA agentique.

2. Concepts fondamentaux et composants d'AutoGen

  • Comprendre le cadre en couches :
    • Couche centrale : architecture pilotée par des événements prenant en charge des flux de travail dynamiques.
    • API AgentChat : création d'agents axés sur les tâches au moyen d'APIs de haut niveau.
    • Extensions : intégration d'agents personnalisés, d'outils et de modules de mémoire pour une fonctionnalité améliorée.
  • Messages asynchrones : mise en œuvre d'interactions basées sur des événements et le style de demande-réponse.

3. Construction de votre première application multi-agents

  • Définition des agents : création d'agents Assistant et d'agents de proxy utilisateur.
  • Mise en place de la communication entre agents : configuration de la messagerie asynchrone entre agents.
  • Mise en œuvre d'une application exemple : développement d'un système multi-agents simple pour résoudre une tâche spécifique.
  • Outils d'observabilité et de débogage : utilisation du suivi intégré des métriques et du traçage des messages pour la surveillance en temps réel.

4. Études de cas et meilleures pratiques

  • Applications réelles : examen de mises en œuvre réussies d'AutoGen dans divers secteurs d'activité.
  • Meilleures pratiques : lignes directrices pour concevoir des applications LLM efficaces et évolutives avec AutoGen.
  • Défis et solutions : abordage des défis communs rencontrés lors du développement et leurs solutions.
  • Questions et réponses

L'atelier s'adresse à :

  • développeurs de logiciels
  • scientifiques des données
  • ingénieurs des données
  • personnes ayant un antécédent ou une inclination en programmation qui souhaitent apprendre la programmation en IA.

Pré requis

Prérequis - Programmation en Python

 7 Heures

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