Eğitim İçeriği

LLM Ajent Sistemlerine Giriş

  • LLM ajentleri ve çoklu ajent mimarisi kavramları
  • AutoGen framework ve ekosistemi genel bakış
  • Ajent rolleri: kullanıcı vekili, asistan, işlev çağırıcısı ve daha fazlası

AutoGen’ü Yükleme ve Yapılandırma

  • Python ortamını ve bağımlılıkları kurma
  • AutoGen yapılandırma dosyası temelleri
  • LLM sağlayıcılarına ( OpenAI, Azure, yerel modeller) bağlanma

Ajent Tasarımı ve Rol Ataması

  • Ajent türlerini ve görüşme desenlerini anlama
  • Ajent hedeflerini, uyarıları ve talimatlarını tanımlama
  • Rol tabanlı görev devretmesi ve kontrol akışı

İşlev Çağrısı ve Araç Entegrasyonu

  • Ajdent kullanımı için işlevleri kaydetme
  • Otomatik ve işbirlikçi işlev yürütümü
  • Dış API'lerin ve Python betiklarin ajentlere bağlanması

Görüşme Management ve Bellek

  • Oturum takibi ve kalıcı bellek
  • Ajentten ajente mesajlaşma ve belirteç yönetimi
  • Sohbet bağlamını ve geçmişini yönetme

Sonu-Sonuna Ajent İş Akışları

  • Birden çok adımlı işbirlikçi görevler oluşturma (örneğin, belge analizi, kod incelemesi)
  • Kullanıcı-ajent diyaloglarını ve karar zincirlerini simüle etme
  • Ajdent performansını hata ayıklama ve iyileştirme

Use Caselar ve Dağıtım

  • İç otomasyon ajentleri: araştırma, raporlama, betikleme
  • Dışa yönelik botlar: sohbet asistanları, ses entegrasyonları
  • Ajent sistemlerini üretim ortamına paketleme ve dağıtma

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python programlaması hakkında bilgi
  • Büyük dil modelleri ve prompt mühendisliğiyle tanışlık
  • API'ler ve otomasyon akışlarıyla deneyim

Kitle

  • AI mühendisleri
  • ML geliştiricileri
  • Otomasyon mimarları
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler