Programa do Curso

1. Introdução às Aplicações LLM e AutoGen v0.4

Visão geral de Large Language Models (LLMs): Compreendendo suas capacidades e aplicações.
  • Introdução ao AutoGen v0.4: Explorando seus recursos, arquitetura e como ele simplifica o desenvolvimento de sistemas de IA baseados em agentes.
  • 2. Conceitos e Componentes Essenciais do AutoGen

    Compreendendo a Estrutura em Camadas:Camada Central: Arquitetura orientada a eventos que suporta fluxos de trabalho dinâmicos.
  • API AgentChat: Construindo agentes orientados a tarefas com APIs de alto nível.
  • Extensões: Integrando agentes, ferramentas e módulos de memória personalizados para funcionalidade aprimorada.
  • Mensagens Assíncronas: Implementando estilos de interação orientados a eventos e de resposta a solicitações.
  • 3. Construindo Sua Primeira Aplicação Multi-Agente

    Definindo Agentes: Criando agentes Assistente e Proxy de Usuário.
  • Estabelecendo Agente Communication: Configurando mensagens assíncronas entre agentes.
  • Implementando uma Aplicação de Amostra: Desenvolvendo um sistema multi-agente simples para resolver uma tarefa específica.
  • Ferramentas de Observabilidade e Depuração: Utilizando rastreamento de métricas e mensagens integrados para monitoramento em tempo real.
  • 4. Estudos de Caso e Melhores Práticas

    Aplicações no Mundo Real: Examinando implementações bem-sucedidas do AutoGen em várias indústrias.
  • Melhores Práticas: Diretrizes para projetar aplicações LLM eficientes e escaláveis usando o AutoGen.
  • Desafios e Soluções: Abordando desafios comuns enfrentados durante o desenvolvimento e suas soluções.
  • Q&A
  • O workshop é destinado a:

    desenvolvedores de software
  • cientistas de dados
  • engenheiros de dados
  • pessoas com experiência/inclinação em programação que desejam aprender sobre programação de IA.
  • Requisitos

    . Pré-requisitos - Python programação

     7 Horas

    Número de participantes


    Preço por Participante

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