Curso de AutoGen for Enterprise AI Automation

AutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a funciones y cambio de contexto.
• Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
• Gestionar estados de error multiagente y mecanismos de reintento adaptativo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

AutoGen Studio es un entorno visual para crear y gestionar flujos de trabajo multiagente basados en LLM sin requerir código.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de negocios e innovación de nivel principiante a intermedio que deseen usar AutoGen Studio para diseñar visualmente, probar y perfeccionar las interacciones de los agentes en la automatización interna o el desarrollo de productos mejorados con IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear flujos de trabajo multiagente utilizando una interfaz sin código.
• Definir roles, prompts y objetivos de los agentes usando AutoGen Studio.
• Visualizar y gestionar el flujo de mensajes entre agentes.
• Incorporar el manejo de errores y la refinación del contexto en la lógica de los agentes.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.

Construir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
• Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.

Este taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a entender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agente utilizando AutoGen v0.4. 

A través de una mezcla de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás cómo construir, administrar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Large Language Models (LLMs). 

Al finalizar el curso, obtendrás una sólida base en la arquitectura en capas de AutoGen, dominarás la comunicación asíncrona entre agentes y explorarás casos de uso del mundo real y las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.