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Schulungsübersicht
Überblick über die Grundlagen von AutoGen
- Definitionen von Agenten und Gruppen
- Funktionsaufrufe sowie Verknüpfung verschiedener Rollen
- Einschränkungen vordefinierter Agentenmodelle und Bedarf an individuellen Anpassungen
Erstellung maßgeschneiderter Agenten mithilfe von Python
- Implementierung von Verhaltensregeln über die Unterklassen user_proxy bzw. AssistantAgent
- Einbindung rollenspezifischer Logik sowie Entscheidungsmechanismen
- Entwicklung wiederverwendbarer Agentenmodule und Erweiterungen
Erweiterte Werkzeuganbindung und intelligente Verteilung der Aufgaben
- Einschreiben, Zuordnen sowie Ausführen von Werkzeugen
- Bedingte Auswahl des geeigneten Werkzeugs auf Grundlage eingehender Anfragen
- Verwaltung mehrstufiger Prozesse sowie zusammengesetzter Aktionen
Planung und effektive Kontextverwaltung
- Gestaltung von Mechanismen zur Aufgabenzergliederung und Zwischenplanungen
- Aufrechterhaltung des Kontexts innerhalb von Verbindungsketten mehrerer Agenten
- Einrichtung fachspezifischer Speicherarchitekturen für langwierige Arbeitsprozesse
Behandlung von Fehlern und Sicherstellung der Wiederherstellbarkeit
- Identifikation sowie Management fehlerhafter oder unvollständiger Interaktionen
- Nachlaufendes Wiederholen der Aktionen durch Agenten sowie Fallback-Strategien
- Aufzeichnung, Debugging und Validierung von Systemantworten
Zusammenarbeit mehrerer Agenten unter definierten Rollenverteilungen
- Koordination spezialisierter Experten innerhalb dynamischer Gruppenstrukturen
- Ausgestaltung interaktiver Problemlösungsprozesse und kooperativer Arbeitsabläufe
- Differenzierung sowie kreative Verbindung verschiedener Rollen bei der Aufgabenverteilung
Praktische Umsetzungsansätze im Alltagsgebrauch
- Optimierung hinsichtlich Leistung und Kosten (beispielsweise Token-Verbrauch sowie Zwischenspeicherung)
- Einbettung der AutoGen-Funktionalitäten in Web-Anwendungen bzw. Datenverarbeitungspipeline
- Maßnahmen zu Sicherheit, Nachvollziehbarkeit sowie Einbezug konkreter Nutzerrückmeldungen
Zusammenfassung und künftige Entwicklungsperspektiven
Voraussetzungen
- Gute Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Erfahrung bei der Entwicklung von Anwendungen basierend auf Large Language Models
- Bekanntheit mit Funktionsaufrufen sowie Designmethoden für mehragentbasierte Systeme
Zielgruppe
- Senior-Entwickler
- Plattform-Ingenieure
- KI-Architekten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Mir gefiel, dass er ständig Beispiele zur Verfügung stellte, aber auch Zeit für individuelle Arbeit an dem bereitstellte, was er vorgestellt hatte.
Iacob Giorgel
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maschinelle Übersetzung