Buenísima forma de entender cómo varios agentes pueden colaborar en vez de trabajar uno solo con AutoGen. Me gustó especialmente el ejemplo donde un agente revisa el trabajo de otro antes de dar la respuesta final, se siente mucho más cercano a un flujo de trabajo real.
Construcción de sistemas multi-agente con AutoGen y Python
Comience a construir flujos de trabajo de AI colaborativos y agentes conversacionales utilizando el framework AutoGen en Python.
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Sobre este curso
La AI está avanzando más allá de las interacciones de un solo prompt hacia ecosistemas colaborativos donde múltiples agentes trabajan juntos. Si desea orquestar conversaciones de AI inteligentes, el framework AutoGen es un punto de partida potente.
En este curso basado en texto, aprenderá a diseñar, configurar y gestionar sistemas multi-agente en Python. Comenzará con conceptos y terminología fundamentales de AI, para luego progresar hacia la escritura de código para agentes personalizados que pueden comunicarse, ejecutar tareas y recuperar información para resolver problemas de forma autónoma.
Lo que aprenderá:
• Comprender los conceptos fundamentales de los sistemas multi-agente y la orquestación de AI.
• Configurar su entorno de Python utilizando herramientas de empaquetado modernas y entornos virtuales.
• Construir y personalizar agentes conversacionales utilizando el framework AutoGen.
• Implementar patrones de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para dotar a los agentes de conocimiento externo.
• Aplicar conceptos básicos de prompt engineering para guiar el comportamiento y la colaboración de los agentes.
• Practicar la coordinación de flujos de trabajo complejos a través de ejercicios de código escritos.
El curso fluye lógicamente desde definiciones esenciales y la configuración básica de agentes hasta patrones colaborativos más avanzados. Leerá explicaciones claras, estudiará fragmentos prácticos de Python y reforzará sus habilidades a través de ejercicios escritos estructurados.
Este curso está diseñado para principiantes y desarrolladores de Python que buscan explorar la AI agéntica sin necesidad de experiencia previa en machine learning.
Comience a leer hoy mismo para construir su primer equipo de agentes de AI colaborativos.
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Reseñas (8)
একাধিক এজেন্টকে একসাথে কথা বলিয়ে কাজ করানোর ব্যাপারটা আগে খুব জটিল লাগত, কিন্তু AutoGen দিয়ে এটা কত সহজ তা এই কোর্স দেখিয়ে দিল। কথোপকথনমূলক এজেন্ট কীভাবে নিজেদের মধ্যে বার্তা আদান-প্রদান করে আর একটা সমস্যা সমাধানে সহযোগিতা করে, সেটা পরিষ্কারভাবে বোঝানো হয়েছে। পাইথনের উদাহরণগুলো হুবহু চলে, কোনো ঝামেলা ছাড়াই আমার নিজের একটা ছোট দল বানিয়ে ফেলেছি। বিশেষ করে এজেন্টদের ভূমিকা ঠিক করার অংশটা দারুণ কাজে লেগেছে। শুরু করার জন্য এর চেয়ে ভালো গাইড পাওয়া কঠিন।
Je cherchais à comprendre comment faire dialoguer plusieurs agents, et AutoGen est devenu limpide grâce à ce cours. La construction des agents conversationnels en Python est très bien décortiquée, avec des exemples qui tournent du premier coup. J'ai pu monter un petit flux collaboratif en une soirée.
Konsep multi-agent yang biasanya terasa abstrak jadi masuk akal setelah lihat contoh nyata pakai AutoGen di kursus ini. Bagian yang paling saya suka adalah saat beberapa agent saling berdiskusi dan mengoreksi jawaban satu sama lain sebelum hasil akhir diberikan, itu terasa seperti melihat tim kerja beneran.
Bonne intro à AutoGen, un peu dense par moments.
Cara menjelaskan bagaimana agent-agent AutoGen saling berkomunikasi untuk menyelesaikan tugas benar-benar membuka wawasan baru buat saya.
شرح جيد لبناء أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام AutoGen.
I went in expecting a basic intro to chatbots and came out with a real understanding of how conversational agents can collaborate to solve tasks neither could handle alone. The course walks through setting up AutoGen from scratch, then gradually adds agents with different roles so you can watch them debate and refine an answer together. What stood out most was the section on giving agents tools to call and letting them negotiate who handles which subtask, which is something I hadn't seen explained this clearly before. The pacing lets you actually run the code alongside the instructor instead of just watching a demo. By the last module I had a working multi-agent pipeline that could research, critique, and rewrite its own output.
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