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 Dauer 21 Stunden (3 Tage)

Schulungsübersicht

Einführung in LLM-Agentensysteme

  • Begriffe von LLM-Agenten und Multi-Agenten-Architektur
  • Überblick über das AutoGen-Framework und das Ökosystem
  • Agentenrollen: User Proxy, Assistent, Funktionsaufrufer und mehr

Installation und Konfiguration von AutoGen

  • Einrichtung der Python-Umgebung und Abhängigkeiten
  • Grundlagen der AutoGen-Konfigurationsdatei
  • Verbindung zu LLM-Anbietern (OpenAI, Azure, lokale Modelle)

Agentendesign und Rollenzuweisung

  • Verständnis von Agententypen und Gesprächsmustern
  • Definition von Agentenzielen, Prompts und Anweisungen
  • Rollengestützte Auftragsvergabe und Steuerungsfluss

Funktionsaufrufe und Tool-Integration

  • Registrierung von Funktionen für die Nutzung durch Agenten
  • Autonome und kollaborative Funktionsausführung
  • Anbindung externer APIs und Python-Skripte an Agenten

Gesprächsmanagement und Speicher

  • Sitzungsverfolgung und persistenter Speicher
  • Agenten-zu-Agenten-Nachrichten und Token-Verwaltung
  • Verwaltung des Gesprächskontexts und der Verlaufshistorie

Ende-zu-Ende-Agenten-Workflows

  • Aufbau mehrstufiger kollaborativer Aufgaben (z. B. Dokumentenanalyse, Code-Review)
  • Simulation von User-Agenten-Dialogen und Entscheidungsreihen
  • Fehlerbehebung und Optimierung der Agentenleistung

Anwendungsfälle und Bereitstellung

  • Interne Automatisierungsagenten: Recherche, Reporting, Skripting
  • Externe Bots: Chat-Assistenten, Sprachintegrationen
  • Paketierung und Bereitstellung von Agentensystemen im Produktivbetrieb

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Large Language Models und Prompt Engineering
  • Erfahrung mit APIs und Automatisierungs-Workflows

Zielgruppe

  • AI-Engineer
  • ML-Entwickler
  • Automatisierungsarchitekten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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