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課程時長 14 時間：
課程簡介
AutoGen 核心概念回顧
- 智能體與群組定義
- 函數調用與角色鏈接
- 內建智能體的限制及需要客製化的場景
使用 Python 建構自訂智能體
- 使用 user_proxy 與 AssistantAgent 子類別定義智能體行為
- 注入角色特定邏輯與決策機制
- 建立可重用的智能體模組與混入（Mixins）
進階工具整合與路由
- 工具註冊、綁定與調用
- 條件式將輸入路由至特定工具
- 管理多步驟工具鏈與複合動作
規劃與上下文管理
- 設計任務分解器與中間規劃器
- 在鏈接的智能體間維持上下文
- 為長期運行會話實施範圍化記憶
錯誤處理與恢復機制
- 檢測並管理失敗或未完成的互動
- 智能體觸發的重試與備援邏輯
- 記錄、除錯與回應驗證
具自訂角色的多智能體協作
- 在動態智能體群組中協調專家角色
- 編排推理循環與協作工作流程
- 任務分配中的角色分離與角色融合
真實世界部署策略
- 優化效能與成本（Token 使用、快取）
- 將 AutoGen 工作流程嵌入 Web 應用或管道中
- 安全性、可觀察性與使用者回饋整合
總結與後續步驟
最低要求
- 精通 Python 程式設計
- 具有基於 LLM 的應用開發經驗
- 熟悉函數調用與多智能體系統設計
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
