Plan du cours

1. Introduction aux applications LLM et AutoGen v0.4

  • Aperçu des Large Language Models (LLMs) : Comprendre leurs capacités et leurs applications.​ 
  • Introduction à AutoGen v0.4 : Découvrir ses fonctionnalités, son architecture et comment elle simplifie le développement de systèmes AI agents.  

2. Concepts et composants principaux du AutoGen

  • Comprendre la structure en couches :
    • Couche de base : Architecture événementielle supportant des workflows dynamiques.
    • AgentChat API : Création d'agents axés sur les tâches à l'aide d'API de haut niveau.
    • Extensions : Intégration d’agents, outils et modules mémoire personnalisés pour une fonctionnalité accrue.
  • Messagerie asynchrone : Implémentation de styles d'interaction événementielle et demande-réponse.​ 

3. Création de votre première application multi-agent

  • Définition des agents : Création d'agents Assistant et Proxy utilisateur.​ 
  • Établissement de la communication entre les agents Communication : Configuration de la messagerie asynchrone entre les agents. 
  • Implémentation d'une application sample : Développement d'un système multi-agent simple pour résoudre une tâche spécifique.​ 
  • Outils de surveillance et débogage : Utilisation des outils intégrés de suivi de métriques et de traçage des messages pour la surveillance en temps réel.​ 

4. Études de cas et bonnes pratiques

  • Applications dans le monde réel : Examen des réalisations réussies de AutoGen dans divers secteurs.​
  • Bonnes pratiques : Directives pour la conception d'applications LLM efficaces et évoluées à l'aide de AutoGen.​
  • Défis et solutions : Traitement des défis courants rencontrés lors du développement et leurs solutions.​
  • Q&A

La formation est destinée à :

  • développeurs logiciels
  • scientifiques des données
  • ingénieurs en données
  • personnes ayant une expérience ou un intérêt pour la programmation qui souhaitent apprendre à programmer avec l'IA.

Pré requis

. Prerequisites - Python programmation

 7 Heures

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