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期間 14 時間
コース概要
AutoGenのコアコンセプトの見直し
- エージェントおよびグループの定義
- ファンクションキャリングと役割チェーン
- 組み込みエージェントの制約とカスタマイズが求められる場面
Pythonを用いたカスタムエージェントの構築
- user_proxyやAssistantAgentのサブクラスを用いたエージェントの動作定義
- 役割特異的なロジックと意思決定の注入
- 再利用可能なエージェントモジュールとミックスインの作成
高度なツール統合とルーティング
- ツールの登録、バインディング、呼び出し
- 特定のツールへの入力データを条件付きでルーティング
- マルチステップツールチェーンと複合アクションの管理
プランニングとコンテキスト管理
- タスク分解器と中間プランナーの設計
- チェーンされたエージェント間でのコンテキストの維持
- 長時間セッションのためのスコープ付きメモリの実装
エラー処理と回復メカニズム
- 失敗または不完全なインタラクションの検出と管理
- エージェント起因のリトライとフォールバックロジック
- ログ記録、デバッグ、レスポンスの検証
カスタム役割を用いたマルチエージェント協調
- 動的なエージェントグループ内の専門家の調整
- 推論ループと協調的ワークフローのオーケストレーション
- タスク割当てにおける役割の分離 vs 役割の融合
実世界でのデプロイ戦略
- パフォーマンスとコスト（トークン使用量、キャッシュ）の最適化
- WebアプリケーションやパイプラインへのAutoGenワークフローの組み込み
- セキュリティ、観測可能性、およびユーザーフィードバックの統合
まとめと次のステップ
要求
- Pythonプログラミングの習熟
- LLMベースのアプリケーション構築の経験
- ファンクションキャリングおよびマルチエージェントシステム設計への習熟
対象者
- シニア開発者
- プラットフォームエンジニア
- AIアーキテクト
お客様の声 (1)
彼が常に例を提供しつつ、提示した内容について個別に作業する時間も提供してくれたことが気に入りました。
Iacob Giorgel
コース - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機械翻訳
