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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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