Developing Multi-Agent Systems Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die Read AI mit Plattformen wie Slack, CRM-Systemen und Notion integrieren möchten, um Workflows zu automatisieren und die Effizienz der Teams zu verbessern.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Read AI mit Slack, Salesforce, Notion und ähnlichen Tools zu verbinden.
• Die Bereitstellung von Meetingzusammenfassungen und Aktionspunkten über verschiedene Plattformen zu automatisieren.
• Read AI-Daten mit CRM-Systemen und Aufgabenbrettern synchronisieren.
• Integrationsprobleme beheben und Konfigurationen für die Bedürfnisse der Teams optimieren.

AutoGen for Enterprise AI Automation is a hands-on course focused on implementing scalable, intelligent agent systems to automate complex business operations using the AutoGen framework.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI professionals who wish to deploy multi-agent architectures across enterprise platforms and processes using the AutoGen framework.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and automate enterprise workflows using AutoGen and LLM agents.
• Integrate AutoGen with LangChain for advanced orchestration and context handling.
• Build RAG pipelines and connect enterprise data for contextual automation.
• Connect agents with enterprise platforms like Slack, Jira, and SharePoint.
• Scale and monitor AutoGen deployments in production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftspersonen und AI-Experten, die intelligentere, domänenspezifische Geschäftsagenten mit CrewAI erstellen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur von CrewAI zu verstehen und ihre Relevanz für Geschäftsfälle einzuschätzen.
• Geschäftsorientierte Agenten mithilfe von Rollen, Werkzeugen und Gedächtnis zu erstellen.
• Kollaborative Agentengruppen aufzubauen, die Geschäftsabläufe durchführen.
• CrewAI in praktischen Szenarien wie Finanzen, Marketing und Kundensupport anzuwenden.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
• Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
• Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
• Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
• Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
• Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
• Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die die Möglichkeiten, Anwendungsfälle und potenziellen Anwendungen von Grok AI verstehen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen, was Grok AI ist und wie er sich von anderen Chatbots unterscheidet.
• Die wichtigsten Merkmale und Funktionen von Grok AI kennenlernen.
• Effektive Interaktion mit Grok AI für private und geschäftliche Zwecke.
• Nutzen Sie Grok AI für Produktivität, Kreativität und Problemlösung.
• Erkennen der ethischen Überlegungen und Grenzen von KI-Chatbots.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftsleute, die Grok AI für Geschäftsanalysen, Workflow-Automatisierung und Produktivitätsverbesserung nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Möglichkeiten und Anwendungen von Grok AI in Unternehmen zu verstehen.
• den Einsatz von Grok AI für Marktforschung und Wettbewerbsanalyse.
• Routineaufgaben mithilfe von KI-gesteuerten Workflows zu automatisieren.
• KI-generierte Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung zu nutzen.
• Verbessern Sie die Zusammenarbeit und Produktivität von Teams mit Grok AI.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Grok AI anpassen und in die Arbeitsabläufe eines Unternehmens integrieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und die API-Funktionen von Grok AI zu verstehen.
• Grok AI für spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen.
• Grok AI mit Unternehmenssystemen und Automatisierungstools zu integrieren.
• KI-gesteuerte Workflows für Effizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Gewährleistung von Sicherheit, Compliance und verantwortungsvollem KI-Einsatz.

Building LLM Agent Systems with AutoGen is a hands-on course focused on developing multi-agent systems using Microsoft’s AutoGen framework for large language models (LLMs).

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI and automation professionals who wish to design, implement, and orchestrate multi-agent systems using AutoGen with Python and LLMs.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design multi-agent architectures using the AutoGen framework.
• Configure agent roles, capabilities, and coordination behaviors.
• Use function-calling and memory handling for agent interactions.
• Build and test Python-based LLM agent workflows for real use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Dieser eintägige Workshop richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Enthusiasten und soll Ihnen helfen, die Leistungsfähigkeit agentischer KI-Systeme mit AutoGen v0.4 zu verstehen und zu nutzen. 

Anhand einer Mischung aus praktischen Übungen und Demonstrationen lernen Sie, wie Sie Multi-Agent-Anwendungen aufbauen, verwalten und bereitstellen, die von Large Language Models (LLMs) unterstützt werden. 

Am Ende des Kurses verfügen Sie über eine solide Grundlage in AutoGens Schichtenarchitektur, beherrschen die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und erkunden reale Anwendungsfälle und bewährte Verfahren für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-gesteuerter Anwendungen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die lernen möchten, wie man Read AI einsetzt, um Sitzungszusammenfassungen zu erfassen, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren und Aktionselemente mit minimaler manueller Anstrengung zu generieren.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Read AI für Sitzungen auf den wichtigsten Plattformen einzurichten und zu konfigurieren.
• Sitzungszusammenfassungen automatisch zu generieren und Aktionselemente zu identifizieren.
• Die von Read AI bereitgestellten Engagement- und Sentimentanalysen zu interpretieren.
• Zusammenfassungen effektiv teilen, bearbeiten und organisieren, um die Zusammenarbeit im Team zu fördern.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Zusammenarbeit von Remote-Teams durch AI-gestützte Workflows und Read AI-Analysen vereinfachen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Vollständige Workflows für Meetings von Remote-Teams mit Read AI zu gestalten.
• Folgetätigkeiten und Dokumentation zu automatisieren, um den Aufwand für Meetings zu reduzieren.
• AI-basierte Zusammenfassungen sowohl für zeitgleiche als auch für asynchrone Zusammenarbeit zu nutzen.
• Mit Read AI-Einblicke die Engagement und Verantwortungsbewusstsein des Teams zu verfolgen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die sicher und konform mit CrewAI arbeitende Agenten-Workflows in Unternehmensumgebungen erstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sichere und prüfbare Workflows mit mehreren Agenten zu entwerfen.
• Datenprivatsphärestrategien innerhalb autonomer Systeme umzusetzen.
• Logging, Governance und Komplianzmechanismen zu integrieren.
• Sichere CrewAI-basierte Systeme in Produktionsumgebungen einzurichten und zu überwachen.