Designen von Multi-Agent-Workflows mit AutoGen Studio Schulung

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft zum Aufbau von Multi-Agenten-Anwendungen, die LLMs (Large Language Models), Tools, Gedächtnisfunktionen und Nutzerinteraktionen nutzen.

Dieses Kursangebot mit Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Architekten, die tiefgreifend individuelle Agenten mit den Python-basierten APIs von AutoGen, Funktionen zur Aufrufunterstützung und modularen Werkzeugketten entwerfen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können Teilnehmer folgende Fähigkeiten erwerben:

• Entwicklung individueller Agenten mit rollenspezifischer Logik und Tool-Routing.
• Aufbau dynamischer Workflows mittels erweiterter Funktionsaufrufe und Kontextwechsel.
• Implementierung von Gedächtnismodulen und Planungsframeworks innerhalb von Agententeams.
• Bewältigung von Fehlerzuständen in Multi-Agenten-Szenarien sowie adaptive Wiederholungsmechanismen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

AutoGen für die unternehmensweite KI-Automatisierung ist ein praxisorientierter Kurs, der sich auf die Implementierung skalierbarer, intelligenter Agentensysteme zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse mithilfe des AutoGen-Frameworks konzentriert.

Dieses von instruktionsgeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Profis auf fortgeschrittenem bis grundlegendem Niveau, die Multi-Agenten-Architekturen über Unternehmensplattformen und -prozesse hinweg mit dem AutoGen-Framework bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Unternehmensworkflows mit AutoGen und LLM-Agenten entwerfen und automatisieren.
• AutoGen in LangChain für fortschrittliche Orchestrierung und Kontextbehandlung integrieren.
• RAG-Pipelines aufbauen und Unternehmensdaten für kontextuelle Automatisierung anbinden.
• Agenten mit Unternehmensplattformen wie Slack, Jira und SharePoint verbinden.
• AutoGen-Bereitstellungen in Produktionsumgebungen skalieren und überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Der Kurs "Aufbau von LLM-Agent-Systemen mit AutoGen" ist ein praxisorientiertes Training, das sich auf die Entwicklung multi-agentischer Systeme mit Microsofts AutoGen-Framework für Large Language Models (LLMs) konzentriert.

Diese dozentengeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Bereich KI und Automatisierung mit mittleren Vorkenntnissen, die in der Lage sein sollen, multi-agentische Systeme unter Verwendung von AutoGen mit Python und LLMs zu entwerfen, zu implementieren und zu orchestrieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Mit dem AutoGen-Framework multi-agentische Architekturen zu entwerfen.
• Agentenrollen, Fähigkeiten und Koordinationsverhalten zu konfigurieren.
• Funktion-Aufrufe und Speicherbehandlung für Agenteninteraktionen einzusetzen.
• Python-basierte LLM-Agenten-Workflows für reale Anwendungsfälle zu erstellen und zu testen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

In diesem eintägigen Workshop für Entwickler, Data Scientists und KI-Begeisterte erlernen Sie das Verständnis und die Nutzung der Leistungsfähigkeit agentic KI-Systeme mit AutoGen v0.4.

Durch eine Mischung aus praktischen Übungen und Demonstrationen erfahren Sie, wie man Multi-Agent-Anwendungen erstellt, verwaltet und bereitstellt, die von Large Language Models (LLMs) angetrieben werden.

Bis zum Ende des Kurses erhalten Sie ein solides Fundament in der geschichteten Architektur von AutoGen, meistern die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und erkunden reale Anwendungsfälle sowie Best Practices für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-gesteuerter Anwendungen.