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기간 21 시간
코스 개요
엔터프라이즈 환경에서의 AutoGen
- 비즈니스 운영에서 지능형 에이전트의 중요성
- AutoGen 아키텍처 및 확장성 개요
- 보안, 추적 가능성 및 거버넌스 고려사항
AutoGen을 활용한 엔터프라이즈 워크플로 자동화
- 태스크 조정용 멀티 에이전트 워크플로 설계
- 역할 기반 자동화 시나리오: 요청 처리, 승인, 요약
- 비즈니스 연속성을 위한 자동 실행 및 에스컬레이션 로직
AutoGen과 LangChain 통합
- LangChain 구성 요소와 AutoGen 호환성
- 메모리, 도구 및 로직을 통해 에이전트 및 도구 체이닝
- 복잡한 워크플로를 위한 LangChain Expression Language (LCEL)
검색 증강 생성(RAG) 파이프라인
- AutoGen 에이전트를 엔터프라이즈 지식 베이스와 연결
- 임베딩, 벡터 검색 및 검색 파이프라인
- 오픈소스 또는 독점 모델을 활용한 프라이빗 데이터 증강
엔터프라이즈 도구와의 통합
- Jira, Slack, Outlook, SharePoint 등과의 API를 통한 연결
- 채팅 인터페이스 및 티켓팅 시스템을 통한 워크플로 트리거
- 실시간 알림, 로깅 및 감사
배포, 모니터링 및 스케일링
- 배포를 위한 AutoGen 에이전트 패키징
- 에이전트 상호작용, 사용량 및 성능 모니터링
- 부서 및 지역을 아우르는 에이전트 확장
엔터프라이즈 사용 사례 프로토타이핑 랩
- 그룹 아이디어 도출: 자동화용 엔터프라이즈 시나리오
- 강사 지원 하에 커스텀 에이전트 워크플로 구축
- 검증을 위한 프로덕션 환경 시뮬레이션
요약 및 다음 단계
요건
- Python 프로그래밍 숙련
- LLM 및 프롬프트 엔지니어링 경험
- 엔터프라이즈 자동화 또는 워크플로 도구 활용 경험
대상 독자
- 엔터프라이즈 AI 팀
- 솔루션 아키텍트
- 혁신 전략가
회원 평가 (1)
그가 계속해서 예시를 제공하면서도 그가 제시한 내용에 대해 개인적으로 작업할 시간을 주었다는 점이 마음에 들었습니다.
Iacob Giorgel
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
