Developing Multi-Agent Systems 교육 과정

AutoGen은 Microsoft에서 제공하는 오픈 소스 프레임워크로, LLM, 도구, 메모리 및 사용자 상호작용을 활용한 다중 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

이 강사는 주재하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AutoGen의 Python-기반 API, 함수 호출 기능 및 모듈형 도구 체인을 사용하여 깊이 맞춤화된 에이전트를 설계하고 배포하고자 하는 고급 개발자 및 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 역할별 논리와 도구 라우팅을 가진 맞춤형 에이전트를 개발합니다.
• 고급 함수 호출 및 문맥 전환을 사용하여 동적인 워크플로우를 구축합니다.
• 에이전트 팀 내에서 메모리 모듈과 계획 프레임워크를 구현합니다.
• 다중 에이전트 오류 상태와 적응형 재시도 메커니즘을 처리합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 연락하여 조치를 취해 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 Read AI을 Slack, CRM 시스템, 그리고 Notion과 같은 플랫폼에 통합하여 워크플로우를 자동화하고 팀 효율성을 개선하려는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Read AI을 Slack, Salesforce, Notion 및 유사한 도구와 연결합니다.
• 플랫폼 간에 회의 요약과 행동 사항을 자동으로 전달합니다.
• Read AI 데이터를 CRM 시스템과 작업 보드에 동기화합니다.
• 통합 문제를 해결하고 팀 요구사항에 맞게 구성 최적화를 수행합니다.

AutoGen 기업 AI 자동화 과정은 AutoGen 프레임워크를 사용하여 확장 가능하고 지능적인 에이전트 시스템을 구현하여 복잡한 비즈니스 운영을 자동화하는 데 중점을 둔 실습 위주의 과정입니다.이 강사는 직접 지도하는 라이브 교육 과정(온라인 또는 현장)은 AutoGen 프레임워크를 사용하여 기업 플랫폼 및 프로세스에 걸쳐 다중 에이전트 아키텍처를 배포하고자 하는 중급에서 고급 AI 전문가를 대상으로 합니다.이 교육을 통해 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:- AutoGen 및 LLM 에이전트를 사용하여 기업 워크플로우를 설계하고 자동화합니다.- LangChain와 AutoGen를 통합하여 고급 오케스트레이션 및 문맥 처리합니다.- RAG 파이프라인을 구축하고 기업 데이터를 연결하여 문맥 기반 자동화를 수행합니다.- Slack, Jira, SharePoint와 같은 기업 플랫폼에 에이전트를 연결합니다.- AutoGen 배포를 생산 환경에서 확장하고 모니터링합니다.강좌 형식- 상호작용 강의 및 토론- 많은 연습 문제- 라이브 랩 환경에서 직접 구현강좌 맞춤화 옵션- 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 신청해 주세요.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
• Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
• Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
• Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
• Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
• Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
• Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
• Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
• Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
• Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.

AutoGen Studio는 코딩 없이 LLM 기반 다중 에이전트 워크플로우를 생성하고 관리할 수 있는 시각적 환경입니다.이 인스트럭터가 이끄는 실시간 강의(온라인 또는 현장)는 AutoGen Studio를 사용하여 에이전트 상호작용을 시각적으로 설계, 테스트 및 정제하여 내부 자동화 또는 AI 강화 제품 개발을 원하는 초급부터 중급 수준의 비즈니스 및 혁신 전문가를 대상으로 합니다.이 강의를 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AutoGen Studio를 사용하여 노코드 인터페이스로 다중 에이전트 워크플로우를 생성할 수 있습니다.
• AutoGen Studio를 사용하여 에이전트 역할, 프로프트, 목표를 정의할 수 있습니다.
• 에이전트 간의 메시지 흐름을 시각화하고 관리할 수 있습니다.
• 에이전트 로직에 오류 처리 및 문맥 정제를 통합할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 맞춤형 강의를 신청하려면 문의해 주세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grok AI의 기능, 사용 사례 및 잠재적 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grok AI이 무엇이고 다른 챗봇과 어떻게 다른지 알아보세요.
• Grok AI의 주요 기능과 기능을 살펴보세요.
• Grok AI을 개인 및 비즈니스 용도로 효과적으로 상호 작용하세요.
• 생산성, 창의성 및 문제 해결을 위한 레버리지Grok AI
• AI 챗봇의 윤리적 고려사항과 한계를 인식하세요.

대형 언어 모델(LLM) 에이전트 시스템 구축 (AutoGen)

Microsoft의 AutoGen 프레임워크를 활용하여 다중 에이전트 시스템을 개발하는 데 중점을 둔 실습 중심의 과정입니다.

이 강사 지도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AutoGen와 Python, 그리고 LLMs을 사용하여 다중 에이전트 시스템을 설계, 구현, 조율하고자 하는 중급 AI 및 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AutoGen 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 아키텍처를 설계할 수 있습니다.
• 에이전트 역할, 기능, 조정 행동을 구성할 수 있습니다.
• 에이전트 상호작용을 위한 기능 호출 및 메모리 처리 방법을 사용할 수 있습니다.
• 실제 사용 사례에 맞춘 Python-기반 LLM 에이전트 워크플로우를 구축하고 테스트할 수 있습니다.

과정의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습과 실습
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조율해 주세요.

이 1일 워크숍은 개발자, 데이터 과학자 및 AI 애호가를 대상으로 설계되었으며, AutoGen v0.4를 사용하여 에이전트 AI 시스템을 이해하고 활용하는 데 도움을 줄 것입니다. 

실습과 실제 시연을 통해 Large Language Models (LLMs)으로 구동되는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축, 관리 및 배포하는 방법을 배우게 됩니다. 

본 과정을 마치면 AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 확실한 기반을 다지고, 에이전트 간의 비동기 통신을 마스터하며, 확장 가능하고 지능적인 LLM 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 실제 사용 사례와 모범 사례를 탐구할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 회의 요약을 작성하고 핵심 인사이트를 추출하며 최소한의 수동 작업으로 행동 사항을 생성하는 방법을 배우고자 하는 초급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참석자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Read AI을 주요 플랫폼의 회의에 설정하고 구성합니다.
• 자동으로 회의 요약을 생성하고 행동 사항을 식별합니다.
• Read AI이 제공하는 참여도 및 감성 분석을 해석합니다.
• 팀 협업을 위해 요약을 효과적으로 공유, 편집하고 정리합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 AI 기반 워크플로와 Read AI 분석을 사용하여 원격 팀 협업을 간소화하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Read AI을 사용하여 완전한 원격 팀 회의 워크플로를 설계합니다.
• 회의 부담을 줄이기 위해 자동화된 후속 조치와 문서화를 수행합니다.
• 실시간 및 비실시간 협업을 위한 AI 요약을 활용합니다.
• Read AI 인사이트를 통해 팀의 참여도와 책임감을 추적합니다.

이 온라인 또는 현장 실습 중심의 라이브 교육은 기업 환경에서 CrewAI을 사용하여 안전하고 준수되는 에이전트 워크플로우를 구축하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 에이전트를 포함한 안전하고 감사 가능한 워크플로우를 설계합니다.
• 자율 시스템 내에서 데이터 개인정보 보호 전략을 구현합니다.
• 로깅, 거버넌스, 준수 메커니즘을 통합합니다.
• CrewAI 기반 시스템을 생산 환경에서 배포하고 모니터링합니다.