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Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução aos Sistemas de Agentes LLM
- Conceitos de agentes LLM e arquitetura multiagente
- Visão geral do framework AutoGen e do ecossistema
- Papéis de agentes: proxy do utilizador, assistente, chamador de funções, entre outros
Instalação e Configuração do AutoGen
- Definição do ambiente Python e dependências
- Fundamentos dos ficheiros de configuração do AutoGen
- Ligação a fornecedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locais)
Design de Agentes e Atribuição de Papéis
- Compreensão dos tipos de agentes e padrões de conversa
- Definição de objetivos, prompts e instruções dos agentes
- Delegação de tarefas baseada em papéis e fluxo de controlo
Chamada de Funções e Integração de Ferramentas
- Registo de funções para uso por agentes
- Execução autónoma e colaborativa de funções
- Conexão de APIs externas e scripts Python aos agentes
Gestão de Conversa e Memória
- Acompanhamento de sessões e memória persistente
- Mensagens entre agentes e tratamento de tokens
- Gestão do contexto e histórico da conversa
Fluxos de Trabalho de Agentes de Ponta a Ponta
- Construção de tarefas colaborativas em várias etapas (ex.: análise de documentos, revisão de código)
- Simulação de diálogos utilizador-agente e cadeias de decisão
- Depuração e refinamento do desempenho dos agentes
Casos de Uso e Implementação
- Agentes de automação interna: investigação, relatórios, scripting
- Bots de interface externa: assistentes de chat, integrações de voz
- Empacotamento e implementação de sistemas de agentes em produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento de programação em Python
- Familiaridade com modelos de linguagem de grande escala e engenharia de prompts
- Experiência com APIs e fluxos de trabalho de automação
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Desenvolvedores de ML
- Arquitetos de automação
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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
