Plan du cours

Révision des concepts de base AutoGen

  • Définitions d'agents et de groupes
  • Appel de fonctions et chaînage de rôles
  • Limitations des agents intégrés et où la personnalisation est nécessaire

Création d'agents personnalisés avec Python

  • Définition du comportement des agents en utilisant les sous-classes user_proxy et AssistantAgent
  • Injection de logique spécifique au rôle et prise de décision
  • Création de modules et mixins d'agents réutilisables

Intégration avancée et routage des outils

  • Enregistrement, liaison et invocation des outils
  • Routage conditionnel des entrées vers des outils spécifiques
  • Gestion de chaînes d'outils à plusieurs étapes et actions composites

Planification et contexte Management

  • Conception des décomposeurs de tâches et des planificateurs intermédiaires
  • Maintien du contexte entre agents enchaînés
  • Implémentation d'une mémoirescoped pour les sessions longues

Gestion des erreurs et mécanismes de récupération

  • Détection et gestion des interactions échouées ou incomplètes
  • Réessais déclenchés par l'agent et logique d'alternative
  • Journalisation, débogage et validation des réponses

Multiamants Collaboration avec rôles personnalisés

  • Coordination des spécialistes au sein de groupes dynamiques d'agents
  • Orchestration des boucles raisonnantes et workflows coopératifs
  • Séparation des rôles par rapport à la fusion des rôles dans l'affectation des tâches

Stratégies de déploiement en milieu réel

  • Optimisation pour la performance et le coût (utilisation des jetons, mise en cache)
  • Incorporation des flux de travail AutoGen dans les applications web ou pipelines
  • Sécurité, visibilité et intégration des retours d'information utilisateur

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Maîtrise de la programmation Python
  • Expérience dans le développement d'applications basées sur LLM
  • Familiarité avec l'appel de fonctions et la conception de systèmes multi-agents

Audience

  • Développeurs seniors
  • Ingénieurs de plateforme
  • Architectes AI
 14 Heures

Nombre de participants


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