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課程簡介

AutoGen in the Enterprise Context

  • 為何智能代理對業務運營至關重要
  • AutoGen 架構和擴展性回顧
  • 安全、可追溯性和治理考量

Enterprise Workflow Automation with AutoGen

  • 為任務協調設計多代理工作流
  • 基於角色的自動化場景:請求處理、審批、摘要
  • 業務連續性的自動執行和升級邏輯

AutoGen with LangChain Integration

  • LangChain 組件及其與 AutoGen 的兼容性
  • 通過記憶、工具和邏輯鏈接代理和工具
  • 使用 LangChain Expression Language (LCEL) 處理複雜工作流

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines

  • 將 AutoGen 代理連接至企業知識庫
  • 嵌入、向量搜索和檢索管道
  • 通過開源或專屬模型進行私有數據增強

Integration with Enterprise Tools

  • 使用 API 連接 Jira、Slack、Outlook、SharePoint 等
  • 通過聊天界面和工單系統觸發工作流
  • 實時通知、日誌記錄和審計

Deployment, Monitoring, and Scaling

  • 打包 AutoGen 代理以便部署
  • 監控代理交互、使用情況和性能
  • 跨部門和地區擴展代理

Enterprise Use Case Prototyping Lab

  • 小組構思:自動化的企業場景
  • 在講師支持下構建自定義代理工作流
  • 模擬生產環境以進行驗證

Summary and Next Steps

最低要求

  • 熟練使用 Python 編程
  • 具備大型語言模型 (LLMs) 和提示工程 (prompt engineering) 經驗
  • 熟悉企業自動化或工作流工具

受眾

  • 企業 AI 團隊
  • 解決方案架構師
  • 創新策略師
 21 小時

客戶評論 (1)

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