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Programa do Curso
Revisão dos Conceitos Básicos do AutoGen
- Definições de agentes e grupos
- Chamada de funções e encadeamento de papéis
- Limitações dos agentes integrados e onde a personalização é necessária
Criando Agentes Personalizados com Python
- Definindo o comportamento do agente usando subclasses user_proxy e AssistantAgent
- Inserção de lógica específica de papel e tomada de decisões
- Criação de módulos e mixins reutilizáveis de agentes
Integração Avançada e Roteamento de Ferramentas
- Registro, ligação e invocação de ferramentas
- Roteamento condicional de entradas para ferramentas específicas
- Gestão de cadeias de ferramentas multistep e ações compostas
Planejamento e Contexto Management
- Design de decompositores de tarefas e planejadores intermediários
- Mantendo contexto entre agentes encadeados
- Implementação de memória com escopo para sessões longas
Mecanismos de Tratamento e Recuperação de Erros
- Deteção e gerenciamento de interações falhas ou incompletas
- Tentativas redefinidas pelo agente e lógica de fallback
- Registro, depuração e validação de respostas
Múltiplos Agentes Collaboration com Papéis Personalizados
- Coodenação de especialistas em grupos de agentes dinâmicos
- Orquestrando loops de raciocínio e fluxos de trabalho cooperativos
- Separação vs. mistura de papéis nas atribuições de tarefas
Estratégias de Implantação no Mundo Real
- Otimização para desempenho e custo (uso de tokens, caching)
- Integração de fluxos de trabalho AutoGen em aplicativos web ou pipelines
- Segurança, observabilidade e integração de feedback do usuário
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Habilidade em programação Python
- Experiência na construção de aplicações baseadas em LLM
- Familiaridade com chamada de funções e design de sistemas multi-agente
Público-Alvo
- Desenvolvedores sênior
- Engenheiros de plataforma
- Arquitetos de IA
14 Horas
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida