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コース概要
エンタープライズ環境におけるAutoGenの活用
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知能型エージェントがビジネス運営にとって重要である理由
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AutoGenのアーキテクチャおよび拡張性に関する概説
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セキュリティ・追跡可能性・ガバナンスの観点から考慮すべき事項
AutoGenによる企業向けワークフロー自動化
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タスク調整を目的としたマルチエージェント型ワークフローの設計方法
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役割ごとの自動化シナリオ例:依頼処理、承認作業、要約作成など
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ビジネスの連続性を確保するための自動実行機能やエスカレーションロジックの実装
AutoGenとLangChainの統合活用
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LangChainのコンポーネントおよびAutoGenとの互換性について
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メモリ機能・ツール類・論理構造を用いたエージェントおよびツール間の連携方法
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LangChain Expression Language(LCEL)による複雑なワークフローの実現手段
リトリーバル拡張生成(RAG)パイプラインの構築
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AutoGenエージェントと企業内のナレッジベースとの連携方法
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埋め込み処理・ベクトル検索・情報取得処理の実装手順
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オープンソース型または独自開発されたモデルを用いた非公開データの拡張活用策
各種エンタープライズツールとの統合方法
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APIを利用したJiraやSlack、Outlook、SharePointなどの接続手順
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チャットインターフェースやチケット管理システムからのワークフロー起動処理
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リアルタイム通知・ログ記録・監査機能の実装内容
導入展開・モニタリングおよび規模拡大手法
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AutoGenエージェントを本番環境向けにパッケージ化する方法
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エージェントの相互作用状況や利用頻度、性能情報をモニタリングする手法
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部門間や地域ごとにエージェント機能をスケールアウトさせる戦略例
企業向け利用事例プロトタイプ作成実習
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グループ単位での自動化シナリオのアイデア創出
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インストラクターからの支援を受けながらカスタムエージェントワークフローを作成する手順
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本番環境と同様な条件での検証用シミュレーション手法
まとめおよび今後の進むべき道
要求
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Pythonプログラミングの実務レベルのスキル
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LLMおよびプロンプトエンジニアリングに関する経験
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企業向け自動化ツールやワークフローシステムの基礎知識
対象者層
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エンタープライズAIチーム
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ソリューションアーキテクト
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イノベーション戦略担当者
21 時間
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