Entwerfen von Multi-Agent-Workflows mit AutoGen Studio Schulung

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft zum Aufbau von Multi-Agent-Anwendungen, die LLMs, Werkzeuge, Speicher und Nutzerinteraktion einsetzen.

Diese dozentengestützte, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Architekten auf fortgeschrittenem Niveau, die tiefgehend personalisierte Agenten mit den Python-basierten APIs, den Funktionsaufruf-Funktionen und modularen Werkzeugketten von AutoGen entwerfen und bereitstellen möchten.

Bis zum Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Benutzerdefinierte Agenten mit rollenspezifischer Logik und Werkzeug-Routing zu entwickeln.
• Dynamische Workflows mittels fortgeschrittener Funktionsaufrufe und Kontextwechsel zu erstellen.
• Speicher-Module und Planungs-Frameworks innerhalb von Agenten-Teams zu implementieren.
• Mehrfach-Agent-Fehlerzustände und adaptive Wiederholungsmechanismen zu handhaben.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxiselemente.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

AutoGen für unternehmensweite KI-Automatisierung ist ein praxisorientierter Kurs, der auf die Implementierung skalierbarer und intelligenter Agentensysteme zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse mit dem AutoGen-Framework abzielt.

Diese instruktorgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Professionelle auf fortgeschrittenem Niveau, die Multi-Agent-Architekturen in Unternehmensplattformen und -prozessen mithilfe des AutoGen-Frameworks bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Unternehmens-Workflows mit AutoGen und LLM-Agenten zu entwerfen und zu automatisieren.
• AutoGen mit LangChain für erweiterte Orchestrierung und Kontextbehandlung zu integrieren.
• RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation) aufzubauen und Unternehmensdaten für kontextbasierte Automatisierung anzubinden.
• Agenten mit Unternehmensplattformen wie Slack, Jira und SharePoint zu verbinden.
• AutoGen-Deployments in Produktivumgebungen zu skalieren und zu überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxistraining.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Der Kurs «Aufbau von LLM-Agent-Systemen mit AutoGen» ist ein praxisorientiertes Schulungsprogramm zur Entwicklung von Multi-Agent-Systemen unter Verwendung des AutoGen-Frameworks von Microsoft für Gross Sprachmodelle (LLMs).

Diese Dozentengeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte aus den Bereichen KI und Automatisierung, die Multi-Agent-Systeme mit AutoGen in Kombination mit Python und LLMs entwerfen, implementieren und orchestrieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Multi-Agent-Architekturen mit dem AutoGen-Framework entwerfen.
• Agentenrollen, Fähigkeiten und Koordinationsverhalten konfigurieren.
• Funktionaufrufe und Speicherverwaltung für Agenteninteraktionen nutzen.
• Python-basierte LLM-Agenten-Workflows für reale Anwendungsfälle erstellen und testen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Dieser eintägige Workshop, konzipiert für Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Enthusiasten, vermittelt Ihnen das Verständnis und die Beherrschung agenter KI-Systeme anhand von AutoGen v0.4.

Anhand einer Kombination aus praktischen Übungen und Demonstrationen lernen Sie, wie Sie multi-agentenbasierte Anwendungen entwickeln, verwalten und bereitstellen, die auf Grossen Sprachmodellen (LLMs) basieren.

Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein solides Fundament in der schichtweisen Architektur von AutoGen, beherrschen die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und lernen reale Anwendungsfälle sowie Best Practices für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-getriebener Anwendungen kennen.