Programa do Curso

1. Introdução às Aplicações de LLM e AutoGen v0.4

  • Visão Geral dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs): Compreendendo suas capacidades e aplicações.
  • Introdução ao AutoGen v0.4: Explorando seus recursos, arquitetura e como ele simplifica o desenvolvimento de sistemas de IA agente.

2. Conceitos e Componentes Principais do AutoGen

  • Compreendendo a Estrutura em Camadas:
    • Camada Core: Arquitetura orientada a eventos que suporta fluxos de trabalho dinâmicos.
    • API AgentChat: Construindo agentes orientados a tarefas com APIs de alto nível.
    • Extensões: Integrando agentes, ferramentas e módulos de memória personalizados para funcionalidade avançada.
  • Mensagens Assíncronas: Implementando estilos de interação orientados a eventos e baseados em solicitação-resposta.

3. Construindo Sua Primeira Aplicação Multi-Agente

  • Definindo Agentes: Criando agentes de Assistente e Proxy de Usuário.
  • Estabelecendo Comunicação entre Agentes: Configurando mensagens assíncronas entre agentes.
  • Implementando uma Aplicação de Exemplo: Desenvolvendo um sistema multi-agente simples para resolver uma tarefa específica.
  • Ferramentas de Observabilidade e Depuração: Utilizando o rastreamento de métricas e mensagens embutidas para monitoramento em tempo real.

4. Estudos de Caso e Melhores Práticas

  • Aplicações do Mundo Real: Examinando implementações bem-sucedidas do AutoGen em várias indústrias.
  • Melhores Práticas: Diretrizes para o design de aplicações LLM eficientes e escaláveis usando AutoGen.
  • Desafios e Soluções: Abordando desafios comuns enfrentados durante o desenvolvimento e suas soluções.
  • Perguntas & Respostas

O workshop é destinado a:

  • desenvolvedores de software
  • cientistas de dados
  • engenheiros de dados
  • pessoas com conhecimento/inclinação em programação que querem aprender sobre programação de IA.

Requisitos

Pré-requisitos - Programação em Python

 7 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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