Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen

. 先决条件 - Python 程式设计

这个为期一天的研讨会专为开发者、数据科学家和AI爱好者设计，将帮助您理解并掌握使用AutoGen v0.4的代理AI系统的力量。

通过一系列动手练习和实际演示，您将学习如何构建、管理和部署由Large Language Models (LLMs)驱动的多代理应用程序。

课程结束时，您将牢固掌握AutoGen的分层架构，精通代理之间的异步通信，并探索开发可扩展和智能的LLM驱动应用程序的实际用例和最佳实践。

1. LLM应用与AutoGen v0.4简介

• Large Language Models (LLMs)概述：了解其功能与应用。
• AutoGen v0.4简介：探索其特性、架构，以及如何简化代理AI系统的开发。

2. AutoGen的核心概念与组件

• 理解分层框架：
  • 核心层：支持动态工作流的事件驱动架构。
  • AgentChat API：使用高级API构建任务驱动代理。
  • 扩展：集成自定义代理、工具和内存模块，以增强功能。
• 异步消息传递：实现事件驱动和请求-响应的交互风格。

3. 构建您的第一个多代理应用

• 定义代理：创建助手和用户代理。
• 建立代理Communication：设置代理之间的异步消息传递。
• 实现示例应用：开发一个简单的多代理系统以解决特定任务。
• 可观察性与调试工具：利用内置的指标跟踪和消息追踪进行实时监控。

4. 案例研究与最佳实践

• 实际应用：分析AutoGen在各行业的成功实施案例。
• 最佳实践：使用AutoGen设计高效且可扩展的LLM应用的指南。
• 挑战与解决方案：解决开发过程中遇到的常见问题及其解决方案。
• 问答环节

本研讨会面向：

• 软件开发者
• 数据科学家
• 数据工程师
• 有编程背景或兴趣，希望学习AI编程的人士。