Kontakt aufnehmen
 Dauer 21 Stunden (3 Tage)

Schulungsübersicht

Einführung in LLM-Agent-Systeme

  • Begriffe zu LLM-Agenten und Multi-Agenten-Architekturen
  • Überblick über das AutoGen-Framework und das Ökosystem
  • Agentenrollen: User Proxy, Assistant, Function Caller und weitere

Installation und Konfiguration von AutoGen

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

Agenten-Design und Rollenvergabe

  • Verständnis von Agententypen und Gesprächsmustern
  • Definition von Agentenzielen, Prompts und Anweisungen
  • Aufgabendelegation und Kontrollfluss basierend auf Rollen

Function Calling und Tool-Integration

  • Registrierung von Funktionen für die Nutzung durch Agenten
  • Autonome und kollaborative Funktionsausführung
  • Anbindung externer APIs und Python-Skripte an Agenten

Verwaltungs von Gesprächen und Memory

  • Session-Tracking und persistentes Memory
  • Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten und Token-Handling
  • Verwaltung des Gesprächskontexts und der Historie

End-to-End-Agent-Workflows

  • Erstellung mehrstufiger kollaborativer Aufgaben (z. B. Dokumentenanalyse, Code-Review)
  • Simulation von Benutzer-Agenten-Dialogen und Entscheidungsketten
  • Debugging und Optimierung der Agentenleistung

Anwendungsfälle und Bereitstellung

  • Interne Automatisierungs-Agenten: Recherche, Reporting, Scripting
  • Externe Bots: Chat-Assistenten, Voice-Integrationen
  • Paketierung und Bereitstellung von Agenten-Systemen in der Produktion

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Large Language Models und Prompt Engineering
  • Erfahrung mit APIs und Automatisierungs-Workflows

Zielgruppe

  • AI-Ingenieure
  • ML-Entwickler
  • Automatisierungs-Architekten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien