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課程簡介

1. LLM应用与AutoGen v0.4简介

  • 大型语言模型(LLM)概览:了解其功能与应用场景。
  • AutoGen v0.4入门:探讨其特性、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:利用高层API构建设计任务驱动的代理。
    • 扩展功能:集成自定义代理、工具及记忆模块以增强功能性。
  • 异步消息传递:实现事件驱动与请求-响应交互模式。

3. 构建您的首个多代理应用程序

  • 定义代理:创建助手代理和用户代理。
  • 建立代理通信:配置代理间的异步消息传递机制。
  • 实施示例应用:开发一个简单的多代理系统以解决特定任务。
  • 可观测性与调试工具:利用内置指标追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:审视AutoGen在各行业中的成功部署案例。
  • 最佳实践:设计高效、可扩展LLM应用程序的指导方针(使用AutoGen)。
  • 挑战与解决方案:应对开发过程中常见挑战及其解决策略。
  • 问答环节

本次研讨会适合以下人群:

  • 软件开发人员
  • 数据科学家
  • 数据工程师
  • 具备编程背景或兴趣、希望学习AI编程的人员。

最低要求

先修知识 - Python编程

 7 小時

客戶評論 (5)

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