AutoGen ile LLM Ajan Sistemleri Geliştirme Eğitimi

LLM Ajan Sistemlerine Giriş

• LLM ajanları ve çoklu ajan mimarisi kavramları
• AutoGen çerçevesi ve ekosisteminin genel bakışı
• Ajan rolleri: kullanıcı vekili, asistan, işlev çağırıcısı ve daha fazlası

AutoGen'in Kurulması ve Yapılandırılması

• Python ortamı ve bağımlılıkların ayarlanması
• AutoGen yapılandırma dosyası temelleri
• LLM sağlayıcılarına bağlanma (OpenAI, Azure, yerel modeller)

Ajan Tasarımı ve Rol Ataması

• Ajan türlerini ve konuşma kalıplarını anlama
• Ajan hedeflerinin, promptların ve talimatların tanımlanması
• Rol tabanlı görev devri ve kontrol akışı

İşlev Çağırma ve Araç Entegrasyonu

• Ajan kullanımı için işlevlerin kaydedilmesi
• Otonom ve işbirlikçi işlev yürütme
• Dış API'lerin ve Python betiklerinin ajanlara bağlanması

Konuşma Yönetimi ve Bellek

• Oturum izleme ve kalıcı bellek
• Ajandan ajana mesajlaşma ve token işleme
• Konuşma bağlamı ve geçmişin yönetimi

Uçtan Uca Ajan İş Akışları

• Çok adımlı işbirlikçi görevlerin oluşturulması (örn. belge analizi, kod inceleme)
• Kullanıcı-ajan diyaloglarının ve karar zincirlerinin simülasyonu
• Ajan performansının hata ayıklanması ve iyileştirilmesi

Kullanım Senaryoları ve Dağıtım

• İç otomasyon ajanları: araştırma, raporlama, betikleme
• Dışa dönük botlar: sohbet asistanları, ses entegrasyonları
• Ajan sistemlerinin üretime paketlenmesi ve dağıtılması

Özet ve Sonraki Adımlar