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Struttura del corso

Ripasso sui concetti fondamentali di AutoGen

  • Definizioni di agente e gruppo di agenti
  • Chiamata alle funzioni e concatenazione dei ruoli
  • Limitazioni degli agenti predefiniti e casi in cui è necessaria la personalizzazione

Sviluppo di agenti personalizzati con Python

  • Definizione del comportamento dell’agente tramite le sottoclassi user_proxy ed AssistantAgent
  • Inserimento di logica specifica e meccanismi decisionali legati al ruolo dell’agente
  • Creazione di moduli riutilizzabili e elementi compositi per gli agenti

Integrazione e instradamento avanzato degli strumenti

  • Registrazione, associazione ed esecuzione degli strumenti
  • Instradamento condizionale delle richieste verso specifici strumenti
  • Gestione di catene di operazioni multiple e azioni composite

Pianificazione e gestione del contesto

  • Progettazione di decompositori di compiti e piani intermedi
  • Mantenimento del contesto durante le interazioni tra agenti concatenati
  • Implementazione di memoria mirata a sessioni prolungate

Gestione degli errori e meccanismi di recupero

  • Rilevamento e gestione di interazioni fallite o incomplete
  • Tentativi di ripetizione automatizzati e logica alternativa attivata dagli agenti
  • Registrazione, debug e validazione delle risposte prodotte

Collaborazione mult agente con ruoli personalizzati

  • Coordinamento di specialisti all’interno di gruppi dinamici di agenti
  • Orchestrazione di cicli logici e flussi di lavoro collaborativi<\/li>
  • Diferenziazione tra ruoli separati o integrazione dei ruoli nell’assegnazione dei compiti

Strategie di implementazione nel mondo reale

  • Ottimizzazione in termini di prestazioni e costi (utilizzo dei token, caching)
  • Integrazione dei flussi di lavoro AutoGen in applicazioni web o pipeline di elaborazione dati
  • Sicurezza, osservabilità e integrazione del feedback degli utenti

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Buona padronanza della programmazione Python
  • Esperienza nello sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici
  • Conoscenza della chiamata alle funzioni e del design di sistemi mult agente

Destinatari

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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