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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
AutoGen im Enterprise-Kontext
- Warum intelligente Agenten für Geschäftsprozesse von Bedeutung sind
- Übersicht über die Architektur und Erweiterbarkeit von AutoGen
- Aspekte der Sicherheit, Nachverfolgbarkeit und Governance
Enterprise-Workflow-Automatisierung mit AutoGen
- Gestaltung von Multi-Agenten-Workflows für die Aufgabenkoordination
- Szenarien der rollenbasierten Automatisierung: Bearbeitung von Anfragen, Genehmigungen, Zusammenfassungen
- Logik für Auto-Ausführung und Eskalation zur Sicherstellung der Geschäftskontinuität
AutoGen mit LangChain-Integration
- LangChain-Komponenten und Kompatibilität mit AutoGen
- Verkettung von Agenten und Tools mit Speicher, Werkzeugen und Logik
- LangChain Expression Language (LCEL) für komplexe Workflows
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines
- Verbindung von AutoGen-Agenten mit Enterprise-Wissensbasen
- Embedding, Vektorsuche und Retrieval-Pipelines
- Anreicherung privater Daten mit Open-Source- oder proprietären Modellen
Integration mit Enterprise-Tools
- Verwendung von APIs zur Verbindung mit Jira, Slack, Outlook, SharePoint und weiteren
- Auslösung von Workflows über Chat-Schnittstellen und Ticket-Systeme
- Echtzeit-Benachrichtigungen, Protokollierung und Auditierung
Deployment, Überwachung und Skalierung
- Verpacken von AutoGen-Agenten für den Deployment
- Überwachung von Agenteninteraktionen, Nutzung und Leistung
- Skalierung von Agenten über Abteilungen und Regionen hinweg
Prototyping-Labor für Enterprise-Anwendungsfallstudien
- Gruppenideation: Enterprise-Szenarien für die Automatisierung
- Aufbau individueller Agenten-Workflows mit Unterstützung des Dozenten
- Simulation von Produktionsumgebungen zur Validierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in der Python-Programmierung
- Erfahrung mit LLMs und Prompt Engineering
- Vertrautheit mit Enterprise-Automatisierung oder Workflow-Tools
Zielgruppe
- Enterprise-KI-Teams
- Lösungsarchitekten
- Innovationsstrategen
Erfahrungsberichte (1)
Mir gefiel, dass er ständig Beispiele zur Verfügung stellte, aber auch Zeit für individuelle Arbeit an dem bereitstellte, was er vorgestellt hatte.
Iacob Giorgel
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maschinelle Übersetzung
