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.
Costruire sistemi multi-agente con AutoGen e Python
Inizia a costruire workflow AI collaborativi e agenti conversazionali utilizzando il framework AutoGen in Python.
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Informazioni sul corso
L'AI si sta spostando oltre le interazioni a prompt singolo verso ecosistemi collaborativi in cui più agenti lavorano insieme. Se vuoi orchestrare conversazioni AI intelligenti, il framework AutoGen è un potente punto di partenza.
In questo corso testuale, imparerai come progettare, configurare e gestire sistemi multi-agente in Python. Inizierai con i concetti e la terminologia fondamentale dell'AI, per poi passare alla scrittura di codice per agenti personalizzati in grado di comunicare, eseguire compiti e recuperare informazioni per risolvere problemi in modo autonomo.
Cosa imparerai:
• Comprendere i concetti fondamentali dei sistemi multi-agente e dell'orchestrazione AI.
• Configurare il tuo ambiente Python utilizzando moderni strumenti di packaging e ambienti virtuali.
• Costruire e personalizzare agenti conversazionali utilizzando il framework AutoGen.
• Implementare pattern di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per fornire agli agenti conoscenza esterna.
• Applicare le basi del prompt engineering per guidare il comportamento e la collaborazione degli agenti.
• Esercitarsi a coordinare workflow complessi attraverso esercizi di codice scritti.
Il corso procede logicamente dalle definizioni essenziali e dalla configurazione di base degli agenti verso pattern collaborativi più avanzati. Leggerai spiegazioni chiare, studierai snippet Python pratici e rafforzerai le tue competenze attraverso esercizi scritti strutturati.
Questo corso è progettato per principianti e sviluppatori Python che desiderano esplorare l'AI agentica senza necessità di precedenti competenze di machine learning.
Inizia a leggere oggi stesso per costruire il tuo primo team di agenti AI collaborativi.
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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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Domande frequenti
Cosa serve per seguire questo corso? +
Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.
Come si paga? +
Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.
Posso ottenere un rimborso? +
Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.
Per quanto tempo avrò accesso? +
Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.
Riceverò un certificato? +
Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.
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