Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
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
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