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.
Erstellung von Multi-Agenten-Systemen mit AutoGen und Python
Beginnen Sie mit der Erstellung kollaborativer AI-Workflows und Konversationsagenten unter Verwendung des AutoGen-Frameworks in Python.
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Über diesen Kurs
AI entwickelt sich über Interaktionen mit einzelnen Prompts hinaus hin zu kollaborativen Ökosystemen, in denen mehrere Agenten zusammenarbeiten. Wenn Sie intelligente AI-Konversationen orchestrieren möchten, ist das AutoGen-Framework ein leistungsstarker Ausgangspunkt.
In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Multi-Agenten-Systeme in Python entwerfen, konfigurieren und verwalten. Sie beginnen mit grundlegenden AI-Konzepten und Terminologien und gehen dann dazu über, Code für benutzerdefinierte Agenten zu schreiben, die kommunizieren, Aufgaben ausführen und Informationen abrufen können, um Probleme autonom zu lösen.
Was Sie lernen werden:
• Verstehen der grundlegenden Konzepte von Multi-Agenten-Systemen und AI-Orchestrierung.
• Konfigurieren Ihrer Python-Umgebung mit modernen Packaging-Tools und virtuellen Umgebungen.
• Erstellen und Anpassen von Konversationsagenten mit dem AutoGen-Framework.
• Implementieren von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Mustern, um Agenten externes Wissen zu vermitteln.
• Anwenden von Prompt Engineering-Grundlagen, um das Verhalten und die Zusammenarbeit von Agenten zu steuern.
• Üben der Koordination komplexer Workflows durch schriftliche Code-Übungen.
Der Kurs verläuft logisch von wesentlichen Definitionen und grundlegenden Agenten-Setups bis hin zu fortgeschritteneren kollaborativen Mustern. Sie lesen klare Erklärungen, studieren praktische Python-Snippets und vertiefen Ihre Fähigkeiten durch strukturierte schriftliche Übungen.
Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Python-Entwickler, die agentische AI erkunden möchten, ohne vorherige Machine Learning-Expertise zu benötigen.
Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihr erstes Team aus kollaborativen AI-Agenten aufzubauen.
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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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