Struttura del corso

Riepilogo dei Concetti Base di AutoGen

  • Definizioni di agenti e gruppi
  • Chiamata alle funzioni e concatenazione dei ruoli
  • Limitazioni degli agenti predefiniti e dove è necessaria la personalizzazione

Crea Agenti Personalizzati con Python

  • Definizione del comportamento degli agenti utilizzando le sottoclassi user_proxy e AssistantAgent
  • Iniezione di logica specifica del ruolo e processi decisionali
  • Crea moduli e mixin riutilizzabili per gli agenti

Integrazione Avanzata degli Strumenti e Routing

  • Registrazione, associazione ed invocazione degli strumenti
  • Routing condizionale delle entrate verso strumenti specifici
  • Gestire toolchain multistep e azioni composte

Pianificazione e Contesto Management

  • Disegnare decomposer di task e planner intermediari
  • Mantienere il contesto tra agenti concatenati
  • Implementare memoria con ambito per sessioni a lungo termine

Gestione degli Errori e Meccanismi di Recupero

  • Detecting and managing failed or incomplete interactions
  • Riprova triggertta dagli agenti e logica di fallback
  • Logging, debugging, and response validation

Mult-Agent Collaboration con Ruoli Personalizzati

  • Cooordinare specialisti all'interno di gruppi dinamici degli agenti
  • Orchestrare loop di ragionamento e workflow cooperativi
  • Separiation dei ruoli vs blending dei ruoli nelle assegnazioni di task

Strategie per la Deployazione nel Mondo Reale

  • Ottimizzazione delle prestazioni ed economia (uso del token, caching)
  • Inserire i workflow AutoGen in app web o pipeline
  • Sicurezza, osservabilità e integrazione dei feedback dell'utente

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Proficienza nella programmazione Python
  • Esperienza nell'implementazione di applicazioni basate su LLM
  • Familiarità con l'invocazione delle funzioni e il design dei sistemi multi-agente

Pubblico Obiettivo

  • Sviluppatori senior
  • Ingegneri di piattaforma
  • Architetti AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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