使用 AutoGen 建構大型語言模型代理系統培訓

LLM 代理系統入門

• LLM 代理與多代理架構概念
• AutoGen 框架與生態系概覽
• 代理角色：使用者代理 (user proxy)、助理、函式呼叫者及其他

安裝與配置 AutoGen

• 設定 Python 環境與相依套件
• AutoGen 設定檔基礎
• 連接 LLM 供應商 (OpenAI, Azure, 本地模型)

代理設計與角色指派

• 理解代理類型與對話模式
• 定義代理目標、提示詞 (prompts) 與指令
• 基於角色的任務委派與控制流

函式呼叫與工具整合

• 註冊函式供代理使用
• 自主與協作式的函式執行
• 將外部 API 和 Python 腳本連接至代理

對話管理與記憶

• 會話追蹤與持久性記憶
• 代理間訊息傳遞與 token 處理
• 管理對話上下文與歷史記錄

端到端代理工作流

• 建構多步驟協作任務（例如：文件分析、程式碼審查）
• 模擬使用者與代理的對話及決策鏈
• 除錯與優化代理效能

使用案例與部署

• 內部自動化代理：研究、報告生成、腳本撰寫
• 對外服務機器人：聊天助理、語音整合
• 在生產環境中封裝與部署代理系統

摘要與後續步驟