Programa do Curso
Revisão dos Conceitos Centrais do AutoGen
- Definições de agentes e grupos
- Invocação de funções e encadeamento de papéis
- Limitações dos agentes integrados e onde a personalização é necessária
Construção de Agentes Personalizados com Python
- Definição do comportamento de agentes utilizando subclasse de user_proxy e AssistantAgent
- Injeção de lógica específica por papel e tomada de decisão
- Criação de módulos de agentes reutilizáveis e mixins
Integração e Encaminhamento Avançado de Ferramentas
- Registo, ligação e invocação de ferramentas
- Encaminhamento condicional de entradas para ferramentas específicas
- Gestão de cadeias de ferramentas multietapas e ações compostas
Planeamento e Gestão de Contexto
- Design de decompositores de tarefas e planificadores intermediários
- Manutenção do contexto entre agentes encadeados
- Implementação de memória com âmbito definido para sessões de longa duração
Mecanismos de Tratamento de Erros e Recuperação
- Deteção e gestão de interações falhadas ou incompletas
- Repetições desencadeadas por agentes e lógica de recurso (fallback)
- Registos, depuração e validação de respostas
Colaboração Multi-Agentes com Papéis Personalizados
- Coordenação de especialistas em grupos de agentes dinâmicos
- Orquestração de ciclos de raciocínio e fluxos de trabalho cooperativos
- Separação de papéis vs. fusão de papéis na atribuição de tarefas
Estratégias de Implantação no Mundo Real
- Otimização para desempenho e custo (utilização de tokens, cache)
- Incorporação de fluxos de trabalho do AutoGen em aplicações web ou pipelines
- Segurança, observabilidade e integração de feedback do utilizador
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Proficiência em programação Python
- Experiência no desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs
- Familiaridade com invocação de funções e design de sistemas multi-agentes
Público-Alvo
- Desenvolvedores seniores
- Engenheiros de plataformas
- Arquitetos de IA
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Testemunhos de Clientes (1)
Gostei que ele fornecia exemplos constantemente, mas também oferecia tempo para trabalho individual com o que apresentava.
Iacob Giorgel
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida
