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Programa do Curso

Revisão dos Conceitos Básicos do AutoGen

  • Definições de agentes e grupos
  • Chamada de função e encadeamento de papéis
  • Limitações dos agentes integrados e onde é necessário personalizar

A criação de Agentes Personalizados com Python

  • Definir o comportamento do agente utilizando subclasses user_proxy e AssistantAgent
  • Injetar lógica específica ao papel e tomada de decisões
  • Criar módulos e extensões de agentes reutilizáveis

Integração Avançada de Ferramentas e Roteamento

  • Registo, ligação e invocação de ferramentas
  • Roteamento condicional de entradas para ferramentas específicas
  • Gestão de cadeias de ferramentas multi-etapas e ações compostas

Planeamento e Gestão de Contexto

  • Desenhar decompositores de tarefas e planeadores intermédios
  • Manter o contexto entre agentes encadeados
  • Implementar memória específica para sessões de longa duração

Mecanismos de Tratamento de Erros e Recuperação

  • Deteção e gestão de interações falhadas ou incompletas
  • Repetições desencadeadas pelo agente e lógica de fallback
  • Registo, depuração e validação das respostas

Colaboração Multi-Agente com Papéis Personalizados

  • Coordenação de especialistas dentro de grupos dinâmicos de agentes
  • Orquestração de loops de raciocínio e fluxos de trabalho cooperativos
  • Separação vs. fusão de papéis em atribuições de tarefas

Estratégias de Implementação no Mundo Real

  • Otimização para desempenho e custos (uso de tokens, caching)
  • Incorporar fluxos de trabalho do AutoGen em aplicações web ou pipelines
  • Segurança, observabilidade e integração de feedback do utilizador

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Habilidade em programação Python
  • Experiência em construção com aplicações baseadas em LLM
  • Familiaridade com chamadas de função e desenho de sistemas multi-agente

Público-alvo

  • Programadores séniores
  • Engenheiros de plataforma
  • Arquitetos de IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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