Curso de Criando Fluxos de Trabalho com Múltiplos Agentes no AutoGen Studio

O AutoGen é um framework open-source da Microsoft para criar aplicações com múltiplos agentes que utilizam LLMs, ferramentas, memória e interação do usuário.

Esta formação orientada por instrutores (online ou presencial) destina-se a programadores e arquitetos de nível avançado que desejam desenhar e implementar agentes profundamente personalizados através das APIs baseadas em Python do AutoGen, das capacidades de chamada de funções e das cadeias de ferramentas modulares.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver agentes personalizados com lógica específica ao papel e roteamento de ferramentas.
• Criar fluxos de trabalho dinâmicos utilizando chamadas de funções avançadas e alternância de contexto.
• Implementar módulos de memória e estruturas de planeamento dentro de equipas de agentes.
• Lidar com estados de erro em múltiplos agentes e mecanismos adaptativos de repetição.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Frequentemente exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treino personalizado para este curso, entre em contacto connosco para arranjar.

AutoGen para Automação de IA Empresarial é um curso prático focado na implementação de sistemas de agentes inteligentes e escaláveis para automatizar operações empresariais complexas utilizando o framework AutoGen.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA de nível intermediário a avançado que desejam implantar arquiteturas multiagente em plataformas e processos corporativos por meio do framework AutoGen.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e automatizar fluxos de trabalho empresariais usando AutoGen e agentes LLM.
• Integrar o AutoGen com LangChain para orquestração avançada e gestão de contexto.
• Construir pipelines RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e conectar dados corporativos para automação contextual.
• Conectar agentes a plataformas empresariais como Slack, Jira e SharePoint.
• Escalar e monitorar implantações do AutoGen em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

A construção de Sistemas de Agentes LLM com AutoGen é um curso prático focado no desenvolvimento de sistemas multiagente usando o framework AutoGen da Microsoft para grandes modelos de linguagem (LLMs).

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA e automação de nível intermediário que desejam projetar, implementar e orquestrar sistemas multiagente usando AutoGen com Python e LLMs.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar arquiteturas multiagente usando o framework AutoGen.
• Configurar papéis de agentes, capacidades e comportamentos de coordenação.
• Utilizar chamada de funções e gerenciamento de memória para interações entre agentes.
• Criar e testar fluxos de trabalho baseados em Python para agentes LLM aplicados a casos reais.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta oficina de um dia, projetada para desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de IA, ajudará você a entender e aproveitar o poder dos sistemas de IA agente usando AutoGen v0.4.

Através de uma combinação de exercícios práticos e demonstrações úteis, você aprenderá como criar, gerenciar e implantar aplicativos multiagente alimentados por Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).

Ao final do curso, você terá uma base sólida na arquitetura em camadas do AutoGen, dominará a comunicação assíncrona entre agentes e explorará casos de uso do mundo real e melhores práticas para desenvolver aplicativos LLM escaláveis e inteligentes.