エンタープライズAIオートメーションのためのAutoGenのトレーニングコース

エンタープライズ文脈におけるAutoGen

• 業務オペレーションにおいてインテリジェントなエージェントが重要視される理由
• AutoGenのアーキテクチャと拡張性のレビュー
• セキュリティ、追跡可能性、ガバナンスに関する考慮事項

AutoGenによるエンタープライズワークフロー自動化

• タスク調整のためのマルチエージェントワークフローの設計
• ロールベースの自動化シナリオ：リクエスト処理、承認、要約
• ビジネスコンティニューイティのための自動実行とエスカレーションロジック

LangChainとの統合によるAutoGen

• LangChainコンポーネントとAutoGenとの互換性
• メモリ、ツール、ロジックを用いたエージェントとツールのチェーンング
• 複雑なワークフローのためのLangChain Expression Language (LCEL)

検索拡張生成 (RAG) パイプライン

• AutoGenエージェントとエンタープライズナレッジベースの接続
• エンベディング、ベクトル検索、検索パイプライン
• オープンソースまたはプロプライエタリモデルを用いたプライベートデータ拡張

エンタープライズツールとの統合

• APIを使用してJira、Slack、Outlook、SharePointなどを接続
• チャットインターフェースやチケットシステム経由でのワークフロートリガー
• リアルタイム通知、ログ記録、監査

デプロイメント、監視、スケーリング

• デプロイメントのためのAutoGenエージェントのパッケージング
• エージェントの相互作用、使用状況、パフォーマンスの監視
• 部門や地域をまたいでエージェントのスケーリング

エンタープライズユースケースプロトタイピングラボ

• グループアイデア出し：自動化のためのエンタープライズシナリオ
• インストラクターのサポートのもとでのカスタムエージェントワークフローの構築
• 検証のための本番環境のシミュレーション

まとめと次のステップ