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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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