Building LLM Agent Systems with AutoGen Training Course

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft, um Multi-Agent-Anwendungen zu erstellen, die LLMs, Tools, Speicher und Nutzerinteraktionen verwenden.

Dieses unterrichtete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Architekten, die darauf ausgerichtet sind, tiefgreifend personalisierte Agenten zu entwerfen und bereitzustellen, indem sie APIs auf Basis von Python, Funktionierfähigkeiten und modularen Werkzeugketten von AutoGen verwenden.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eigenen Agenten mit rollenspezifischer Logik und Toolrouting zu entwickeln.
• Dynamische Workflows unter Verwendung fortgeschrittener Funktionsaufrufe und Kontextwechsel zu erstellen.
• Speichermodule und Planungsframeworks innerhalb von Agententeams umzusetzen.
• Fehlstände von Multi-Agenten und adaptive Wiederholungsmechanismen zu handhaben.

Abschnitt: Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Abschnitt: Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für die Absprache.

AutoGen für Unternehmens-IA-Automatisierung ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Implementierung skalarer, intelligenter Agentensysteme zur Automatisierung komplexer Geschäftsvorgänge mit dem AutoGen-Framework konzentriert.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an AI-Professionals mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die Architekturen mit mehreren Agenten über Unternehmensplattformen und -prozesse mithilfe des AutoGen-Frameworks einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Unternehmenstranskurse mit AutoGen und LLM-Agenten zu gestalten und zu automatisieren.
• AutoGen mit LangChain zu integrieren, um erweiterte Orchestrierung und Kontextverarbeitung zu ermöglichen.
• RAG-Pipelines aufzubauen und Unternehmensdaten für kontextbasierte Automatisierung zu verbinden.
• Agenten mit Unternehmensplattformen wie Slack, Jira und SharePoint zu verbinden.
• AutoGen-Bereitstellungen in Produktionsumgebungen zu skalieren und zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisbezogene Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zum Anfordern eines angepassten Trainings für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

AutoGen Studio ist eine visuelle Umgebung zur Erstellung und Verwaltung von LLM-basierten Multi-Agent-Workflows ohne den Einsatz von Code.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und Fortgeschrittene in Business und Innovation, die AutoGen Studio verwenden möchten, um Agenteninteraktionen visuell zu entwerfen, zu testen und zu optimieren für interne Automatisierung oder AI-gestütztes Produktentwicklung.

Am Ende des Kurses werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Mehrere Agenten-Workflows mit einer interface-basierten grafischen Oberfläche zu erstellen.
• Rollen, Anforderungen und Ziele von Agenten unter Verwendung von AutoGen Studio definieren.
• Nachrichtenaustausch zwischen Agents visualisieren und verwalten.
• Fehlerrichtlinien und Kontextoptimierung in die Agentlogik integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieser 1-tägige Workshop, der für Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Enthusiasten konzipiert wurde, hilft Ihnen, die Macht agenter AI-Systeme mit AutoGen v0.4 zu verstehen und zu nutzen. 

Durch eine Kombination von praktischen Übungen und Demonstrationen lernen Sie, wie man Multi-Agent-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) erstellt, verwalten und bereitstellt. 

Am Ende des Kurses erhalten Sie ein solides Fundament im mehrschichtigen Aufbau von AutoGen, beherrschen die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und erkunden realitätsnahe Anwendungsfälle sowie Best Practices für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-gesteuerter Anwendungen.