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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)
我喜歡他不斷提供示例,同時也留出時間讓我們獨立練習他講解的內容。
Iacob Giorgel
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機器翻譯