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Schulungsübersicht
AutoGen im Unternehmenskontext
- Warum intelligente Agenten für Geschäftsprozesse entscheidend sind
- Einblick in die Architektur und Erweiterbarkeit von AutoGen
- Aspekte der Sicherheit, Nachvollziehbarkeit sowie Verwaltung im Unternehmenseinsatz
Automatisierung von Unternehmensworkflows mit AutoGen
- Konzeption mehragentenbasierter Workflows zur Aufgabenkoordination
- Rolle-basierte Automatisierungsszenarien: Anfragenabwicklung, Genehmigungen und Zusammenfassungen
- Automatische Ausführung sowie Eskalationsmechanismen zur Gewährleistung der Geschäftsfortführung
AutoGen in Kombination mit LangChain
- Komponenten von LangChain und deren Kompatibilität mit AutoGen
- Verknüpfung von Agenten sowie Werkzeugen unter Nutzung von Gedächtnisfunktionen, Hilfsmitteln und logischen Mechanismen
- Einsatz der LangChain Expression Language (LCEL) für komplexe Workflows
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines
- Anbindung von AutoGen-Agenten an firmeneigene Wissensdatenbanken
- Prozesse zur Erstellung von Vektorrepräsentationen, Suchfunktionen sowie Datenabrufen
- Optimierung von privaten Daten durch Einsatz freier oder proprietärer Modelle
Integration mit unternehmensrelevanten Tools
- Nutzung von APIs zur Verknüpfung mit Jira, Slack, Outlook, SharePoint und weiteren Systemen
- Auslösen von Workflows via Chat-Interfaces sowie Ticketsysteme
- Echtzeit-Benachrichtigungen, Protokollierung sowie Überwachung der Aktivitäten
Implementierung, Überwachung und Skalierung
- Verpacken von AutoGen-Agenten für die Produktionsumgebung
- Kontrolle der Interaktionen zwischen Agenten, deren Nutzung sowie Leistungsfähigkeit
- Verbreitung von Agenten über verschiedene Abteilungen und Regionen hinweg
Labor zur Prototypentwicklung für typische Unternehmensanwendungsfälle
- Gruppenarbeit: Identifizierung potenzieller Automatisierungsmöglichkeiten in der Praxis
- Entwicklung individueller Agentenworkflows unter fachkundiger Anleitung des Instruktors
- Simulation realer Produktionsbedingungen zur Absicherung der Konzepte
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Sichere Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Erfahrung mit LLMs sowie Prompt Engineering
- Grundkenntnisse im Bereich Unternehmensautomatisierung oder Workflow-Tools
Zielgruppe
- KI-Teams in Unternehmen
- Lösungsarchitekten
- Innovationsstrategen
21 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