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.
Construindo Sistemas Multi-Agente com AutoGen e Python
Comece a construir fluxos de trabalho de AI colaborativos e agentes conversacionais usando o framework AutoGen em Python.
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Sobre este curso
A AI está indo além das interações de prompt único para ecossistemas colaborativos onde múltiplos agentes trabalham juntos. Se você deseja orquestrar conversas de AI inteligentes, o framework AutoGen é um ponto de partida poderoso.
Neste curso baseado em texto, você aprenderá como projetar, configurar e gerenciar sistemas multi-agente em Python. Você começará com conceitos e terminologia fundamentais de AI, progredindo então para a escrita de código para agentes personalizados que podem se comunicar, executar tarefas e recuperar informações para resolver problemas de forma autônoma.
O que você aprenderá:
• Compreender os conceitos fundamentais de sistemas multi-agente e orquestração de AI.
• Configurar seu ambiente Python usando ferramentas de empacotamento modernas e ambientes virtuais.
• Construir e personalizar agentes conversacionais usando o framework AutoGen.
• Implementar padrões de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para fornecer conhecimento externo aos agentes.
• Aplicar o básico de prompt engineering para guiar o comportamento e a colaboração dos agentes.
• Praticar a coordenação de fluxos de trabalho complexos por meio de exercícios de código escritos.
O curso flui logicamente de definições essenciais e configuração básica de agentes para padrões colaborativos mais avançados. Você lerá explicações claras, estudará trechos práticos de Python e reforçará suas habilidades por meio de exercícios escritos estruturados.
Este curso foi projetado para iniciantes e desenvolvedores Python que desejam explorar AI agêntica sem a necessidade de experiência prévia em machine learning.
Comece a ler hoje para construir sua primeira equipe de agentes de AI colaborativos.
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Avaliações (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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Perguntas frequentes
O que preciso para fazer este curso? +
Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.
Como faço para pagar? +
Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.
Posso pedir reembolso? +
Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.
Por quanto tempo terei acesso? +
Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.
Vou receber um certificado? +
Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.
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