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Struttura del corso
AutoGen nel contesto aziendale
- L'importanza degli agenti intelligenti per le operazioni aziendali
- Analisi dell'architettura di AutoGen e delle sue potenzialità di estensibilità
- Considerazioni su sicurezza, tracciabilità e governance
Automazione dei flussi di lavoro aziendali con AutoGen
- Progettazione di workflow a più agenti per la coordinazione delle attività
- Scenari di automazione basati su ruoli: gestione delle richieste, approvazioni e sintesi dei contenuti
- Logica automatica per l'avvio di attività o la loro escalation, utile per garantire continuità operativa
Integrazione tra AutoGen e LangChain
- Componenti di LangChain e compatibilità con AutoGen
- Collegamento degli agenti a strumenti ed elementi di memoria, secondo logiche predefinite
- Utilizzo del LangChain Expression Language (LCEL) per modellare flussi di lavoro complessi
Pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Collegamento degli agenti AutoGen alle basi di conoscenza aziendali
- Generazione di embedding, ricerca vettoriale e implementazione delle pipeline di recupero dati
- Integrazione di dati privati mediante modelli open source o proprietari per arricchire i risultati forniti dagli agenti
Integrazione con strumenti aziendali
- Utilizzo delle API per connettere Jira, Slack, Outlook, SharePoint e altri sistemi rilevanti
- Attivazione dei workflow mediante interfacce di chat o sistemi di ticketing
- Notifiche in tempo reale, registrazione delle attività e controllo degli accessi
Implementazione, monitoraggio e scalabilità
- Creazione di pacchetti per la distribuzione degli agenti AutoGen
- Monitoraggio continuo delle interazioni tra agenti, dell'utilizzo e della performance generale
- Estensione delle funzionalità degli agenti su più reparti o aree geografiche
Laboratorio di prototipazione per casi d'uso aziendali
- Brainstorming collettivo: definizione di scenari pratici da automatizzare in ambito aziendale
- Sviluppo concreto di workflow personalizzati, con supporto diretto dell'istruttore
- Simulazione degli ambienti produttivi al fine di validare le soluzioni sviluppate
Riassunto e prossimi passi
Requisiti
- Buona padronanza della programmazione in Python
- Esperienza nell'utilizzo di LLM e nella progettazione dei prompt
- Conoscenza di base degli strumenti per l'automazione aziendale o la gestione dei flussi di lavoro
Destinatari del corso
- Team dedicati all'IA nelle aziende
- Architetti di soluzioni tecnologiche
- Responsabili delle strategie d'innovazione
21 ore
Recensioni (1)
Mi è piaciuto che fornisse costantemente esempi, ma offrisse anche del tempo per il lavoro individuale su ciò che presentava.
Iacob Giorgel
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traduzione automatica