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期間 14 時間
コース概要
LLM エージェントおよび AutoGen Studio の概要
- マルチエージェントシステムとは何か
- AutoGen および AutoGen Studio の概要
- ビジュアルデザインインターフェースの理解
エージェントベースのワークフローの計画
- エージェント連携のためのビジネスユースケースの特定
- ユーザーの目標をエージェントのインタラクションへマッピングする
- タスクフローとトリガーの設計
エージェントの作成と設定
- エージェントの役割と行動の割り当て
- 効果的なプロンプトと目標の作成
- 事前定義テンプレートとカスタムエージェントテンプレートの活用
マルチエージェント通信の管理
- メッセージのやり取りと調整の設計
- エージェントのターン-taking とロジックパスの制御
- エージェントグループと依存関係の作成
エラーハンドリングとレスポンス管理
- 入力不足とフォールバックの処理
- 会話フローのログ記録とレビュー
- エージェントのフィードバックに基づくロジックの微調整
ノーコード展開とテスト
- AutoGen Studio でのワークフローの実行
- ビジュアル実行履歴を用いたデバッグ
- テスト結果に基づくワークフローの調整
実世界のユースケースとベストプラクティス
- 内部ワークフローの自動化(例:要約、承認)
- AI ロジックを用いたプロダクトプロトタイプの構築
- スケーラブルで再利用可能なエージェント設計のヒント
まとめと次のステップ
要求
- AI または自動化コンセプトの理解
- ビジュアルツールとプロセスモデリングへの習熟
- 事前のコーディング経験は不要
対象読者
- プロダクトマネージャー
- ビジネスアナリスト
- イノベーションチームおよび非コーディング担当者
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