Designing Multi-Agent Workflows with AutoGen Studio Training Course

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft, um Multi-Agent-Anwendungen zu erstellen, die LLMs, Tools, Speicher und Nutzerinteraktionen verwenden.

Dieses unterrichtete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Architekten, die darauf ausgerichtet sind, tiefgreifend personalisierte Agenten zu entwerfen und bereitzustellen, indem sie APIs auf Basis von Python, Funktionierfähigkeiten und modularen Werkzeugketten von AutoGen verwenden.

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

• Eigenen Agenten mit rollenspezifischer Logik und Toolrouting zu entwickeln.
• Dynamische Workflows unter Verwendung fortgeschrittener Funktionsaufrufe und Kontextwechsel zu erstellen.
• Speichermodule und Planungsframeworks innerhalb von Agententeams umzusetzen.
• Fehlstände von Multi-Agenten und adaptive Wiederholungsmechanismen zu handhaben.

Abschnitt: Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Abschnitt: Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für die Absprache.

AutoGen für Unternehmens-IA-Automatisierung ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Implementierung skalarer, intelligenter Agentensysteme zur Automatisierung komplexer Geschäftsvorgänge mit dem AutoGen-Framework konzentriert.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an AI-Professionals mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die Architekturen mit mehreren Agenten über Unternehmensplattformen und -prozesse mithilfe des AutoGen-Frameworks einsetzen möchten.

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

• Unternehmenstranskurse mit AutoGen und LLM-Agenten zu gestalten und zu automatisieren.
• AutoGen mit LangChain zu integrieren, um erweiterte Orchestrierung und Kontextverarbeitung zu ermöglichen.
• RAG-Pipelines aufzubauen und Unternehmensdaten für kontextbasierte Automatisierung zu verbinden.
• Agenten mit Unternehmensplattformen wie Slack, Jira und SharePoint zu verbinden.
• AutoGen-Bereitstellungen in Produktionsumgebungen zu skalieren und zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisbezogene Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zum Anfordern eines angepassten Trainings für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Bau von LLM-Agentensystemen mit AutoGen ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Entwicklung von mehragentensystemen konzentriert, die das Microsoft-Framework AutoGen für große Sprachmodelle (LLMs) verwenden.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an AI- und Automatisierungsexperten mit fortgeschrittenem Niveau, die mehragentensysteme mit AutoGen und LLMs entwerfen, implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Mehragentenarchitekturen mithilfe des Frameworks AutoGen zu gestalten.
• Rollen, Fähigkeiten und Koordinationsverhalten von Agenten einzurichten.
• Funktionsaufrufe und Speicherverwaltung für Agentenkommunikation zu nutzen.
• Python-basierte LLM-Agenten-Workflow für reale Anwendungen aufzubauen und zu testen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Eine praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

Dieser 1-tägige Workshop, der für Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Enthusiasten konzipiert wurde, hilft Ihnen, die Macht agenter AI-Systeme mit AutoGen v0.4 zu verstehen und zu nutzen. 

Durch eine Kombination von praktischen Übungen und Demonstrationen lernen Sie, wie man Multi-Agent-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) erstellt, verwalten und bereitstellt. 

Am Ende des Kurses erhalten Sie ein solides Fundament im mehrschichtigen Aufbau von AutoGen, beherrschen die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und erkunden realitätsnahe Anwendungsfälle sowie Best Practices für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-gesteuerter Anwendungen.