코스 개요

기업 환경에서의 AutoGen

  • 비즈니스 운영에 지능형 에이전트가 중요한 이유
  • AutoGen의 아키텍처 및 확장성 검토
  • 보안, 추적, 거버넌스 고려사항

기업 워크플로 자동화를 위한 AutoGen

  • 작업 조정을 위한 다중 에이전트 워크플로 설계
  • 역할 기반 자동화 시나리오: 요청 처리, 승인, 요약
  • 비즈니스 연속성을 위한 자동 실행 및 에스컬레이션 로직

LangChain 통합을 위한 AutoGen

  • LangChain 구성요소와 AutoGen과의 호환성
  • 메모리, 도구, 로직을 사용하여 에이전트와 도구를 연결합니다.
  • 복잡한 워크플로를 위한 LangChain Expression Language (LCEL)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 파이프라인

  • AutoGen 에이전트와 기업 지식 기반 연결
  • 임베딩, 벡터 검색 및 검색 파이프라인
  • 오픈소스 또는 독점 모델을 사용한 프라이빗 데이터 증강

기업 도구와의 통합

  • Jira, Slack, Outlook, SharePoint 등의 API를 사용하여 연결
  • 채팅 인터페이스 및 티켓 시스템을 통해 워크플로 트리거링
  • 실시간 알림, 로깅, 감사

배포, 모니터링, 확장

  • AutoGen 에이전트 패키징 및 배포
  • 에이전트 상호작용, 사용량, 성능 모니터링
  • 부서와 지역 간 에이전트 확장

기업 활용 사례 프로토타이핑 실습실

  • 그룹 아이디에이션: 자동화를 위한 기업 시나리오
  • 강사의 지원 하에 사용자 정의 에이전트 워크플로 구축
  • 검증을 위한 프로덕션 환경 시뮬레이션

요약 및 다음 단계

요건

  • Python 프로그래밍 능력
  • LLM 및 프롬프트 엔지니어링 경험
  • 기업 자동화 또는 워크플로 도구에 대한 이해

대상자

  • 기업 AI 팀
  • 솔루션 아키텍트
  • 혁신 전략가
 21 시간

참가자 수


참가자당 가격

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