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Programa do Curso

1. Introdução a Aplicações LLM e AutoGen v0.4

  • Noção geral sobre Modelos de Linguagem de Grande Escala (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

  • Compreensão do Framework em Camadas:
    • Camada Central: Arquitetura orientada a eventos que suporta fluxos de trabalho dinâmicos.
    • API AgentChat: Criando agentes orientados a tarefas com APIs de alto nível.
    • Extensões: Integrando agentes personalizados, ferramentas e módulos de memória para funcionalidade aprimorada.
  • Mensageria Assíncrona: Implementando estilos de interação orientada a eventos e solicitação-resposta. 

3. Criando Seu Primeiro Aplicativo Multiagente

  • Definição de Agentes: Criando agentes Assistant e User Proxy. 
  • Estabelecendo Comunicação entre Agentes: Configurando a mensageria assíncrona entre agentes. 
  • Implementação de um Aplicativo Exemplo: Desenvolvendo um sistema simples multiagente para resolver uma tarefa específica. 
  • Ferramentas de Observabilidade e Depuração: Utilizando rastreamento métrico integrado e rastreamento de mensagens 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 projetar aplicativos LLM eficientes e escaláveis usando AutoGen.
  • Desafios e Soluções: Abordando os desafios comuns enfrentados durante o desenvolvimento e suas soluções.
  • Perguntas e Respostas

A oficina é destinada a:

  • desenvolvedores de software
  • cientistas de dados
  • engenheiros de dados
  • pessoas com formação ou inclinação para programação que desejam aprender sobre programação em IA.

Requisitos

Pré-requisitos - Programação Python

 7 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (5)

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