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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:
- 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.
- Camada Central: Arquitetura orientada a eventos que suporta fluxos de trabalho dinâmicos.
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