Struttura del corso

Introduzione ai Sistemi di Agenti LLM

  • Cosecpti sugli agenti LLM e l'architettura multi-agente
  • Panoramica del framework AutoGen ed dell'ecosistema
  • Ruoli degli agenti: proxy utente, assistente, chiamante di funzioni e altro ancora

Installazione e Configurazione di AutoGen

  • Impostazione dell'ambiente Python ed i relativi dipendenze
  • Nozioni di base del file di configurazione di AutoGen
  • Connessione ai provider LLM (OpenAI, Azure, modelli locali)

Disseno degli Agenti e Assegnazione dei Ruoli

  • Comprensione dei tipi di agenti e delle modalità conversazionali
  • Definizione degli obiettivi, prompt ed istruzioni per gli agenti
  • Delega dei compiti basata sul ruolo e flusso di controllo

Chiamate alle Funzioni e Integrazione con Strumenti

  • Registrazione delle funzioni per l'uso degli agenti
  • Esecuzione autonomo e collaborativa delle funzioni
  • Collegamento di API esterne e script Python agli agenti

Management della Converazione e Memoria

  • Rilevamento della sessione e memoria persistente
  • Messaggistica tra agenti ed elaborazione dei token
  • Gestione del contesto e della cronologia della conversazione

Flussi di Lavoro degli Agenti End-to-End

  • Sviluppo di compiti collaborativi a più passaggi (ad esempio, analisi documentale, revisione del codice)
  • Simulazione di dialoghi utente-agente e catene decisionali
  • Riduzione dei bug ed ottimizzazione delle prestazioni degli agenti

Use Cases e Distribuzione

  • Agenti di automazione interna: ricerca, reporting, scripting
  • Bott bot esterni: assistenti chat, integrazioni vocali
  • Packaging ed implementazione dei sistemi degli agenti in produzione

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Un'esperienza con la programmazione Python
  • Familiarità con i modelli di linguaggio a vasta scala e l'ingegneria dei prompt
  • Esperienza con le API e gli workflow di automazione

Pubblico

  • Ingegneri AI
  • Sviluppatori ML
  • Architetti dell'automazione
 21 ore

Numero di Partecipanti


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