上級AutoGen：カスタムエージェントと動的なツール利用のトレーニングコース

エンタープライズ向けAI自動化のためのAutoGenは、AutoGenフレームワークを活用して複雑なビジネスプロセスを自動化するための拡張性と知能性を持つエージェントシステムの実装に焦点を当てた実践的な講座です。

本講座はインストラクターが直接指導するオンラインまたは対面形式で行い、AutoGenフレームワークを用いてエンタープライズ環境や業務プロセスにマルチエージェントアーキテクチャを導入したい中級者から上級者のAI専門家を対象としています。

この研修の終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• AutoGenおよびLLMベースのエージェントを用いて企業内ワークフローを設計・自動化する
  
• AutoGenとLangChainを連携させ、高度なオーケストレーションや文脈管理を実現する
  
• RAGパイプラインを構築し、企業内のデータを活用したコンテキストに応じた自動化を行う
  
• SlackやJira、SharePointといったエンタープライズプラットフォームとエージェントを連携させる
  
• 本番環境におけるAutoGenの展開規模の拡大およびモニタリングを行う
  

講座の形式について

• インタラクティブな講義とディスカッション
  
• 豊富な演習および実践問題
  
• ライブ環境下での実際の実装練習
  

講座内容のカスタマイズについて

• 本講座に合わせたオーダーメイド型研修をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。
  

AutoGen Studioは、コーディングなしでLLM駆動型のマルチエージェントワークフローを設計・管理できる視覚的プラットフォームです。

本講座はインストラクターが直接指導するライブ形式で、オンラインおよび対面でも受講可能です。初心者から中級レベルのビジネス担当者やイノベーションチーム向けに企画されており、AutoGen Studioを活用して企業内自動化やAI製品開発のためのエージェント間連携を直感的に構築・検証・改善したい方々を対象としています。

受講終了時には以下のスキルが身につきます：

• 直感的なノーコードインターフェースを使ってマルチエージェントワークフローを構築できる

• AutoGen Studio上でエージェントの役割やプロンプト、目標設定を行える

• 視覚的にエージェント間通信の流れを監視・制御できる

• エラーハンドリング機能を導入し、エージェントロジック内でコンテキスト管理を最適化できる

講座形式

インタラクティブな講義とディスカッションを中心に、演習や実践的な活動も豊富に取り入れています。特にライブラボ環境での実作業が含まれます。

カスタマイズについて

組織のニーズに合わせて本講座内容を調整したい場合は、個別プログラムの手配も可能です。お気軽にお問い合わせください。

「AutoGenを使用したLLMエージェントシステムの構築」は、Microsoftが提供するAutoGenフレームワークを用いて大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチエージェントシステムを開発するための実践的な研修です。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、オンラインまたは現地開催にて行われ、PythonおよびLLMを活用してマルチエージェントシステムを設計・実装したい中級レベルのAIおよび自動化技術者の方々向けです。

本研修の受講後には、以下の能力が身につきます：

• AutoGenフレームワークを用いてマルチエージェントアーキテクチャを設計する
• 各エージェントの役割や機能、協調動作の仕様を設定する
• 関数呼び出し機能やメモリ管理を活用してエージェント間通信を行う
• 実際の利用シナリオ向けにPythonベースのLLMエージェントワークフローを構築・検証する

研修の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習課題と実践練習
• 実際の開発環境でのハンズオン実装

カスタマイズオプションについて

• 本コースをご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

この1日間のワークショップは、開発者やデータサイエンティスト、AIに興味がある方々向けに設計されており、AutoGen v0.4を使ってエージェント型AIシステムの仕組みと活用方法を学ぶことを目的としています。

実践的な演習やデモンストレーションを通じて、大規模言語モデル（LLM）を活用したマルチエージェントアプリケーションの構築・管理・展開方法について理解を深めていきます。

講習終了時には、AutoGenの階層型アーキテクチャに関する基礎知識を身につけ、エージェント間の非同期通信も自在に扱えるようになります。さらに、スケーラブルで知的なLLM駆動型アプリケーション開発における実用事例やベストプラクティスにも触れていきます。