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課程時長 14 時間：
課程簡介
回顧 AutoGen 核心概念
- 代理與群組定義
- 函數呼叫與角色鏈接
- 內建代理的限制及需要自訂的情境
使用 Python 建構自訂代理
- 使用 user_proxy 和 AssistantAgent 子類別定義代理行為
- 注入特定角色邏輯與決策機制
- 創建可重用的代理模組與混入（mixins）
進階工具整合與路由
- 工具註冊、綁定與呼叫
- 將輸入條件性地路由至特定工具
- 管理多步工具鏈與複合動作
規劃與上下文管理
- 設計任務分解器與中繼規劃器
- 在鏈式代理間維持上下文
- 為長時程會話實作範圍化記憶
錯誤處理與恢復機制
- 偵測並管理失敗或未完成的互動
- 由代理觸發的重試與備援邏輯
- 記錄、除錯與回應驗證
使用自訂角色的多代理協作
- 在動態代理群組中協調專家角色
- 編排推理迴圈與合作式工作流
- 任務指派中的角色分離與角色融合
真實環境部署策略
- 優化效能與成本（token 使用、快取）
- 將 AutoGen 工作流嵌入 Web 應用或管線
- 安全性、可觀測性與使用者回饋整合
最低要求
- 具備 Python 程式設計專業能力
- 擁有建構基於 LLM 應用的經驗
- 熟悉函數呼叫與多代理系統設計
受眾對象
- 資深開發人員
- 平台工程師
- AI 架構師
客戶評論 (1)
我喜歡他不斷提供示例，同時也留出時間讓我們獨立練習他講解的內容。
Iacob Giorgel
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機器翻譯
