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Schulungsübersicht

Einführung in LLM-Agenten-Systeme

  • Konzepte von LLM-Agenten und Multi-Agent-Architekturen
  • Übersicht über das AutoGen-Framework und dessen Ökosystem
  • Agentenrollen: User Proxy, Assistant, Funktionaufrufer und mehr

Installation und Konfiguration von AutoGen

  • Einrichten der Python-Umgebung und der Abhängigkeiten
  • Grundlagen der AutoGen-Konfigurationsdatei
  • Anbindung an LLM-Anbieter (OpenAI, Azure, lokale Modelle)

Agentendesign und Rollenzuweisung

  • Verstehen von Agententypen und Gesprächsmustern
  • Definition der Ziele, Prompts und Anweisungen für Agenten
  • Rollenspezifische Aufgabendelegation und Steuerungsfluss

Funktionaufrufe und Werkzeugintegration

  • Registrierung von Funktionen zur Nutzung durch Agenten
  • Autonome und kollaborative Ausführung von Funktionen
  • Anbindung externer APIs und Python-Skripte an Agenten

Gesprächsmanagement und Speicher

  • Sitzungsprotokollierung und persistentes Speichern
  • Kommunikation zwischen Agenten und Token-Verwaltung
  • Verwalten des Gesprächskontexts und -verlaufs

Ende-zu-Ende-Agenten-Workflows

  • Erstellung mehrstufiger kollaborativer Aufgaben (z. B. Dokumentanalyse, Code-Review)
  • Simulation von Dialogen zwischen Benutzer und Agent sowie Entscheidungsprozessen
  • Debugging und Optimierung der Agentenleistung

Anwendungsfälle und Bereitstellung

  • Innere Automatisierungsagenten: Recherche, Berichterstellung, Scripting
  • Aussenorientierte Bots: Chat-Assistenten, Sprachintegrationen
  • Verpackung und Produktionsdeployment von Agenten-Systemen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Gross Sprachmodellen und Prompt Engineering
  • Erfahrung mit APIs und Automatisierungsworkflows

Zielgruppe

  • KI-Ingenieurinnen und KI-Ingenieure
  • ML-Entwicklerinnen und ML-Entwickler
  • Architektinnen und Architekten für Automatisierung
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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