문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
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
회원 평가 (1)
강사 실시간으로 질문에 답변합니다.
Adrian
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨