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.
Créer des systèmes multi-agents avec AutoGen et Python
Commencez à créer des flux de travail d'IA collaboratifs et des agents conversationnels en utilisant le framework AutoGen en Python.
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À propos de ce cours
L'IA évolue au-delà des interactions à prompt unique vers des écosystèmes collaboratifs où plusieurs agents travaillent ensemble. Si vous souhaitez orchestrer des conversations d'IA intelligentes, le framework AutoGen est un point de départ puissant.
Dans ce cours textuel, vous apprendrez à concevoir, configurer et gérer des systèmes multi-agents en Python. Vous commencerez par les concepts et la terminologie de base de l'IA, puis vous progresserez vers l'écriture de code pour des agents personnalisés capables de communiquer, d'exécuter des tâches et de récupérer des informations pour résoudre des problèmes de manière autonome.
Ce que vous apprendrez :
• Comprendre les concepts fondamentaux des systèmes multi-agents et de l'orchestration d'IA.
• Configurer votre environnement Python à l'aide d'outils de packaging modernes et d'environnements virtuels.
• Créer et personnaliser des agents conversationnels en utilisant le framework AutoGen.
• Implémenter des modèles de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour donner aux agents des connaissances externes.
• Appliquer les bases du prompt engineering pour guider le comportement et la collaboration des agents.
• S'entraîner à coordonner des flux de travail complexes grâce à des exercices de code écrits.
Le cours progresse logiquement des définitions essentielles et de la configuration de base des agents vers des modèles de collaboration plus avancés. Vous lirez des explications claires, étudierez des extraits de code Python pratiques et renforcerez vos compétences grâce à des exercices écrits structurés.
Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs Python souhaitant explorer l'IA agentique sans avoir besoin d'une expertise préalable en machine learning.
Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer votre première équipe d'agents d'IA collaboratifs.
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Avis (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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Puis-je obtenir un remboursement ? +
Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.
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À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.
Vais-je obtenir un certificat ? +
Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.
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