Curso de Agentic AI Desbloqueado: Criando Aplicações LLM com AutoGen

AutoGen é um framework de código aberto do Microsoft para construir aplicações multiagentes que utilizam LLMs, ferramentas, memória e interação do usuário.

Esta formação presencial (online ou no local) sob a orientação de um instrutor está direcionada a desenvolvedores e arquitetos avançados que desejam projetar e implantar agentes profundamente personalizados usando as APIs baseadas em Python, capacidades de chamada de função e cadeias de ferramentas modulares do AutoGen.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver agentes customizados com lógica específica para o papel e roteamento de ferramentas.
• Criar fluxos de trabalho dinâmicos usando chamadas de funções avançadas e mudança de contexto.
• Implementar módulos de memória e estruturas de planejamento dentro de equipes de agentes.
• Lidar com estados de erro multiagentes e mecanismos de tentativa adaptativa.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prático 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.

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

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, é direcionada a profissionais intermediários a avançados de IA que desejam implantar arquiteturas multi-agentes em plataformas e processos empresariais usando o framework AutoGen.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e automatizar fluxos de trabalho empresariais usando AutoGen e agentes LLM.
• Integrar AutoGen com LangChain para orquestração avançada e tratamento de contexto.
• Criar pipelines RAG e conectar dados empresariais para automação contextual.
• Conectar agentes a plataformas empresariais como Slack, Jira e SharePoint.
• Escalar e monitorar implantações de AutoGen em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• 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.

AutoGen Studio é um ambiente visual para criar e gerenciar fluxos de trabalho baseados em LLM com múltiplos agentes sem a necessidade de codificação.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais de negócios e inovação de nível iniciante a intermediário que desejam usar o AutoGen Studio para projetar visualmente, testar e aprimorar as interações entre agentes para automatização interna ou desenvolvimento de produtos melhorados com IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar fluxos de trabalho multi-agente usando uma interface sem código.
• Definir papéis, prompts e objetivos dos agentes usando o AutoGen Studio.
• Visualizar e gerenciar os fluxos de mensagens entre agentes.
• Incorporar tratamento de erros e refinamento do contexto na lógica dos agentes.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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Criando Sistemas de Agentes LLM com AutoGen é um curso prático focado no desenvolvimento de sistemas multi-agentes usando o framework AutoGen da Microsoft para modelos de linguagem grandes (LLMs).

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais intermediários de IA e automação que desejam projetar, implementar e orquestrar sistemas multi-agentes usando AutoGen com Python e LLMs.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar arquiteturas multi-agentes usando o framework AutoGen.
• Configurar papéis, capacidades e comportamentos de coordenação dos agentes.
• Usar chamadas de função e gerenciamento de memória para interações entre agentes.
• Criar e testar fluxos de trabalho baseados em LLMs de agentes Python para casos de uso reais.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.