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Schulungsübersicht
1. Einführung in LLM-Anwendungen und AutoGen v0.4
- Überblick über Large Language Models (LLMs): Verständnis ihrer Fähigkeiten und Anwendungen.
- Einführung in AutoGen v0.4: Erkundung seiner Funktionen, Architektur und wie es die Entwicklung agentenbasierter KI-Systeme vereinfacht.
2. Kernkonzepte und -komponenten von AutoGen
- Verständnis des Layered Framework:
- AgentChat API: Erstellung von aufgabenorientierten Agenten mit High-Level-APIs.
- Erweiterungen: Integration benutzerdefinierter Agenten, Tools und Speichermodule für erweiterte Funktionalität.
- Asynchrone Nachrichtenübermittlung: Implementierung von ereignisgesteuerten und Anfrage-Antwort-Interaktionsstilen.
- Core Layer: Event-getriebene Architektur zur Unterstützung dynamischer Workflows.
3. Erstellung Ihrer ersten Multi-Agent-Anwendung
- Definieren von Agenten: Erstellung von Assistant- und User-Proxy-Agenten.
- Einrichtung von Agent Communication: Einrichtung der asynchronen Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten.
- Implementierung einer Beispielanwendung: Entwicklung eines einfachen Multi-Agent-Systems zur Lösung einer bestimmten Aufgabe.
- Beobachtungs- und Debugging-Tools: Nutzung der integrierten Metrikverfolgung und Nachrichtentracing für die Echtzeitüberwachung.
4. Fallstudien und bewährte Verfahren
- Anwendungen in der Praxis: Untersuchung erfolgreicher Implementierungen von AutoGen in verschiedenen Branchen.
- Bewährte Verfahren: Richtlinien für die Entwicklung effizienter und skalierbarer LLM-Anwendungen mit AutoGen.
- Herausforderungen und Lösungen: Behandlung häufiger Herausforderungen während der Entwicklung und deren Lösungen.
- Q&A
Dieser Workshop richtet sich an:
- Softwareentwickler
- Data Scientists
- Data Engineers
- Personen mit Programmierkenntnissen/Interesse, die mehr über KI-Programmierung erfahren möchten.
Voraussetzungen
. Voraussetzungen – Python Programmierung
7 Stunden