Formation LLM-Based AI Agents pour l'automatisation des entreprises

AutoGen est un framework open-source de Microsoft pour la construction d'applications multi-agents utilisant des LLM, des outils, une mémoire et des interactions utilisateur.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et architectes confirmés qui souhaitent concevoir et déployer des agents hautement personnalisés à l'aide des API basées sur Python, de la fonction d'appel et des chaînes d'outils modulaires de AutoGen.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des agents personnalisés avec une logique spécifique au rôle et un routage des outils.
• Construire des flux de travail dynamiques en utilisant l'appel avancé aux fonctions et le changement de contexte.
• Mettre en œuvre des modules de mémoire et des cadres de planification dans les équipes d'agents.
• Gérer les états d'erreur multi-agents et les mécanismes de redémarrage adaptatifs.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Ce entraînement en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant intégrer Read AI avec des plateformes comme Slack, les systèmes CRM et Notion pour automatiser les workflows et améliorer l'efficacité de l'équipe.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Connecter Read AI avec Slack, Salesforce, Notion et des outils similaires.
• Automatiser la livraison des résumés des réunions et les points d'action sur différentes plateformes.
• Synchroniser les données de Read AI avec les systèmes CRM et les tableaux de tâches.
• Dépanner les problèmes d'intégration et optimiser les configurations pour les besoins de l'équipe.

AutoGen pour l'Automatisation de l'IA en Entreprise est un cours pratique axé sur la mise en œuvre de systèmes d'agents intelligents et évolués pour automatiser des opérations d'affaires complexes à l'aide du cadre AutoGen.

Cette formation encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent déployer des architectures multi-agents sur les plateformes et processus d'entreprise en utilisant le cadre AutoGen.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer et automatiser des flux de travail entreprise à l'aide de AutoGen et d'agents LLM.
• Intégrer AutoGen avec LangChain pour une orchestration avancée et un traitement du contexte.
• Construire des pipelines RAG et connecter les données de l'entreprise pour une automatisation contextualisée.
• Connecter des agents à des plateformes d'entreprise comme Slack, Jira et SharePoint.
• Mettre à l'échelle et surveiller les déploiements de AutoGen dans des environnements de production.

Format du Cours

• Cours interactif et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Ce stage en ligne ou sur site, encadré par un formateur, est destiné aux professionnels intermédiaires du domaine des affaires et de l'IA qui souhaitent créer des agents d'affaires intelligents et spécifiques au domaine à l'aide de CrewAI.

À la fin de ce stage, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture de CrewAI et sa pertinence dans les cas d'utilisation des affaires.
• Créer des agents orientés vers les affaires en utilisant des rôles, des outils et la mémoire.
• Construire des équipes d'agents qui collaborent pour effectuer des workflows commerciaux.
• Appliquer CrewAI dans des scénarios pratiques tels que les finances, le marketing et le support client.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant échelonner les systèmes CrewAI, les intégrer avec des outils d’entreprise et déployer des solutions d’automatisation dans des environnements de production.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des systèmes multi-agents échelonnables à l'aide de CrewAI.
• Intégrer les agents avec des outils d'entreprise comme Slack, des bases de données et des API.
• Mettre en œuvre la surveillance, le journalisation et la diagnostic du comportement des agents.
• Déployer, gérer et échelonner les solutions CrewAI dans des environnements de production.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) est destiné à des professionnels de niveau intermédiaire souhaitant automatiser les workflows techniques et commerciaux à l'aide de CrewAI grâce à des cas d'utilisation réels et intégrations d'outils.

À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les principes fondamentaux de CrewAI.
• Concevoir des workflows impliquant plusieurs agents collaboratifs.
• Intégrer CrewAI avec des APIs, des outils et des systèmes externes.
• Mettre en œuvre et orchestrer des cas d'utilisation réels de l'automatisation.

Ce cours en direct, encadré par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels avancés souhaitant concevoir et mettre en œuvre des systèmes multi-agents personnalisés utilisant CrewAI avec des workflows complexes, des déclencheurs d'événements et des intégrations de工具集成。

完成本培训后，参与者将能够：

• 设计和构建具有专业角色和工具的自定义AI代理。
• 实现复杂的事件驱动型多代理任务流。
• 在CrewAI系统内集成外部API和数据管道。
• 优化多代理系统的协调、错误处理和执行效率。

AutoGen Studio est un environnement visuel pour créer et gérer des flux de travail multi-agents basés sur LLM sans nécessiter de codage.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un instructeur s'adresse aux professionnels des affaires et de l'innovation débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser AutoGen Studio pour concevoir visuellement, tester et affiner les interactions d'agents pour l'automatisation interne ou le développement de produits améliorés par IA.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Créer des flux de travail multi-agents à partir d'une interface sans code.
• Définir les rôles, les invitations et les objectifs des agents avec AutoGen Studio.
• Visualiser et gérer les flux de messages entre les agents.
• Incorporer la gestion des erreurs et le perfectionnement du contexte dans la logique d'agent.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent comprendre les capacités, les cas d'utilisation et les applications potentielles de Grok AI.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre ce qu'est Grok AI et en quoi il diffère des autres chatbots.
• Explorer les principales caractéristiques et fonctionnalités de Grok AI.
• Interagir efficacement avec Grok AI pour un usage personnel et professionnel.
• Tirer parti de Grok AI pour la productivité, la créativité et la résolution de problèmes.
• Reconnaître les considérations éthiques et les limites des chatbots IA.

La construction de systèmes d'agents LLM avec AutoGen est un cours pratique axé sur le développement de systèmes multi-agents utilisant le cadre AutoGen de Microsoft pour les grands modèles linguistiques (LLMs).

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels intermédiaires en IA et en automatisation souhaitant concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des systèmes multi-agents avec AutoGen et LLMs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des architectures multi-agents utilisant le cadre AutoGen.
• Configurer les rôles des agents, leurs capacités et leurs comportements coordonnés.
• Utiliser l'appel aux fonctions et la gestion de la mémoire pour les interactions entre agents.
• Construire et tester des flux de travail basés sur Python pour des cas d'utilisation réels avec des agents LLM.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Ce séminaire d'une journée, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés de l'IA, vous aidera à comprendre et à utiliser le potentiel des systèmes d'IA agissants en utilisant AutoGen v0.4.

À travers un mélange de travaux pratiques et de démonstrations pratiques, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par Large Language Models (LLMs).

À la fin du cours, vous aurez une solide base dans l'architecture en couches de AutoGen, maîtriserez la communication asynchrone entre agents et explorerez des cas d'utilisation réels ainsi que les meilleures pratiques pour développer des applications LLM intelligentes et évolutives.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau débutant souhaitant apprendre à utiliser Read AI pour capturer les résumés des réunions, extraire des insights clés et générer des points d'action avec un minimum d'efforts manuels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
• Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier des points d'action.
• Interpréter les analyses de l'engagement et du sentiment fournies par Read AI.
• Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration en équipe.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires souhaitant rationaliser la collaboration entre équipes à distance grâce à des workflows alimentés par l'IA et les analyses de Read AI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
• Automatiser les suivis et la documentation pour réduire le surcoût des réunions.
• Utiliser des résumés alimentés par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
• Suivre l'engagement et la responsabilité de l'équipe grâce aux analyses de Read AI.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant créer des flux de travail d'agents sécurisés et conformes en utilisant CrewAI dans les environnements d’entreprise.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail sécurisés et auditables impliquant plusieurs agents.
• Mettre en œuvre des stratégies de confidentialité des données dans les systèmes autonomes.
• Intégrer la journalisation, la gouvernance et les mécanismes de conformité.
• Déployer et surveiller des systèmes basés sur CrewAI sécurisés dans des environnements de production.