Formation Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Cet atelier d'une journée, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés d'IA, vous aidera à comprendre et à exploiter la puissance des systèmes d'IA agentiques en utilisant AutoGen v0.4.
Grâce à un mélange d'exercices pratiques et de démonstrations concrètes, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par Large Language Models (LLMs).
À la fin de ce cours, vous acquerrez une solide base dans l'architecture en couches d'AutoGen, maîtriserez la communication asynchrone entre les agents et explorerez des cas d'utilisation réels ainsi que les meilleures pratiques pour développer des applications évolutives et intelligentes basées sur les LLM.
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 :
- 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.
- Couche centrale : architecture événementielle prenant en charge les flux de travail dynamiques.
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
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Personnaliser Grok AI en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise.
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