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Dauer 21 Stunden (3 Tage)
Schulungsübersicht
AutoGen im Enterprise-Kontext
- Warum intelligente Agenten für Geschäftsprozesse entscheidend sind
- Überblick über die Architektur und Erweiterbarkeit von AutoGen
- Aspekte der Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Governance
Enterprise-Workflow-Automatisierung mit AutoGen
- Gestaltung von Multi-Agenten-Workflows für die Aufgabekoordination
- Rollenbasierte Automatisierungsszenarien: Antragsbearbeitung, Genehmigungen, Zusammenfassungen
- Auto-Ausführung und Eskalationslogik für Geschäftskontinuität
AutoGen mit LangChain-Integration
- LangChain-Komponenten und Kompatibilität mit AutoGen
- Verkettung von Agenten und Tools mit Speicher, Werkzeugen und Logik
- LangChain Expression Language (LCEL) für komplexe Workflows
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines
- Verbindung von AutoGen-Agenten mit Enterprise-Wissensbasen
- Embedding, Vektorsuche und Retrieval-Pipelines
- Anreicherung mit privaten Daten unter Verwendung von Open-Source- oder proprietären Modellen
Integration mit Enterprise-Tools
- Nutzung von APIs zur Anbindung von Jira, Slack, Outlook, SharePoint und weiteren Tools
- Auslösung von Workflows über Chat-Oberflächen und Ticket-Systeme
- Echtzeit-Benachrichtigungen, Protokollierung und Audit
Bereitstellung, Überwachung und Skalierung
- Paketierung von AutoGen-Agenten für die Bereitstellung
- Überwachung von Agenteninteraktionen, Nutzung und Leistung
- Skalierung von Agenten über Abteilungen und Regionen hinweg
Prototyping-Lab für Enterprise-Fallbeispiele
- Gruppenideation: Enterprise-Szenarien für die Automatisierung
- Aufbau individueller Agenten-Workflows mit Unterstützung des Trainers
- Simulation von Produktivumgebungen zur Validierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Sicherer Umgang mit der Programmiersprache Python
- Erfahrung mit LLMs und Prompt Engineering
- Grundkenntnisse in Enterprise-Automatisierung oder Workflow-Tools
Zielgruppe
- Enterprise-KI-Teams
- Lösungsarchitekten
- Innovationsstrategen
Erfahrungsberichte (1)
Mir gefiel, dass er ständig Beispiele zur Verfügung stellte, aber auch Zeit für individuelle Arbeit an dem bereitstellte, was er vorgestellt hatte.
Iacob Giorgel
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maschinelle Übersetzung
