Plan du cours

1. Introduction aux applications LLM et à AutoGen v0.4

Aperçu de Large Language Models (LLMs) : comprendre leurs capacités et leurs applications.
  • Introduction à AutoGen v0.4 : exploration de ses fonctionnalités, de son architecture et de la manière dont il simplifie le développement de systèmes d'IA agentiels.
  • 2. Concepts et composants clés d'AutoGen

    Comprendre la structure en couches :Couche centrale : architecture événementielle prenant en charge les flux de travail dynamiques.
  • API AgentChat : création d'agents axés sur les tâches avec des API de haut niveau.
  • Extensions : intégration d'agents, d'outils et de modules de mémoire personnalisés pour une fonctionnalité améliorée.
  • Messagerie asynchrone : implémentation de styles d'interaction événementiels et de requête-réponse.
  • 3. Création de votre première application multi-agent

    Définition des agents : création d'agents Assistant et User Proxy.
  • Établissement de l'agent Communication : configuration de la messagerie asynchrone entre les agents.
  • Implémentation d'une application exemple : développement d'un système multi-agent simple pour résoudre une tâche spécifique.
  • Outils d'observabilité et de débogage : utilisation du suivi des métriques intégré et du suivi des messages pour une surveillance en temps réel.
  • 4. Études de cas et meilleures pratiques

    Applications concrètes : examen des implémentations réussies d'AutoGen dans diverses industries.
  • Meilleures pratiques : directives pour concevoir des applications LLM efficaces et évolutives à l'aide d'AutoGen.
  • Défis et solutions : résolution des défis courants rencontrés lors du développement et de leurs solutions.
  • Q&A
  • Cet atelier est destiné à :

    développeurs logiciels
  • data scientists
  • data engineers
  • personnes ayant des connaissances/inclinations en programmation et souhaitant en savoir plus sur la programmation de l'IA.
  • Pré requis

    . Prérequis – Python programmation

     7 Heures

    Nombre de participants


    Prix ​​par Participant

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