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Programa do Curso
Introdução aos Sistemas de Agentes de LLM
- Agentes de LLM e conceitos de arquitetura multi-agente
- Visão geral do framework AutoGen e seu ecossistema
- Papéis dos agentes: proxy do usuário, assistente, chamador de funções, entre outros
Instalação e Configuração do AutoGen
- Configuração do ambiente Python e dependências
- Fundamentos do arquivo de configuração do AutoGen
- Conexão com provedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locais)
Design de Agentes e Atribuição de Papéis
- Entendimento dos tipos de agentes e padrões de conversa
- Definição de objetivos, prompts e instruções dos agentes
- Delegação de tarefas baseada em papéis e fluxo de controle
Chamadas de Funções e Integração de Ferramentas
- Registro de funções para uso pelos agentes
- Execução autônoma e colaborativa de funções
- Conexão de APIs externas e scripts Python aos agentes
Gerenciamento de Conversas e Memória
- Rastreamento de sessões e memória persistente
- Mensagens entre agentes e tratamento de tokens
- Gerenciamento do contexto e histórico das conversas
Fluxos de Trabalho de Agentes de Ponta a Ponta
- Construção de tarefas colaborativas de múltiplas etapas (ex.: análise de documentos, revisão de código)
- Simulação de diálogos usuário-agente e cadeias de decisão
- Depuração e refinamento do desempenho dos agentes
Casos de Uso e Implantação
- Agentes de automação interna: pesquisa, relatórios, scripting
- Bots para o exterior: assistentes de chat, integrações de voz
- Empacotamento e implantação de sistemas de agentes em produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento da programação em Python
- Familiaridade com modelos de linguagem grandes e engenharia de prompts (prompt engineering)
- Experiência com APIs e fluxos de trabalho de automação
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Desenvolvedores de ML
- Arquitetos de Automação
21 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Gostei que ele fornecia exemplos constantemente, mas também oferecia tempo para trabalho individual com o que apresentava.
Iacob Giorgel
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida
