Xây dựng Hệ thống Agent LLM với AutoGen Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu về Hệ thống Agent LLM

• Khái niệm về agent LLM và kiến trúc đa agent
• Tổng quan về khung AutoGen và hệ sinh thái
• Vai trò của agent: user proxy, assistant, function caller và hơn thế nữa

Cài đặt và Cấu hình AutoGen

• Thiết lập môi trường Python và các phụ thuộc
• Nền tảng về tệp cấu hình AutoGen
• Kết nối với các nhà cung cấp LLM (OpenAI, Azure, mô hình cục bộ)

Thiết kế Agent và Phân công Vai trò

• Hiểu về các loại agent và mô hình hội thoại
• Định nghĩa mục tiêu, prompt và hướng dẫn cho agent
• Giao nhiệm vụ dựa trên vai trò và luồng điều khiển

Function Calling và Tích hợp Công cụ

• Đăng ký các hàm để agent sử dụng
• Thực thi hàm tự chủ và cộng tác
• Kết nối các API bên ngoài và script Python vào agent

Quản lý Hội thoại và Bộ nhớ

• Theo dõi phiên làm việc và bộ nhớ bền vững
• Giao tiếp tin nhắn giữa các agent và xử lý token
• Quản lý ngữ cảnh và lịch sử hội thoại

Quy trình Làm việc Agent Từ Đầu Đến Cuối

• Xây dựng các tác vụ cộng tác nhiều bước (ví dụ: phân tích tài liệu, rà soát mã nguồn)
• Mô phỏng hội thoại giữa user và agent cùng chuỗi quyết định
• Chẩn đoán lỗi và tinh chỉnh hiệu suất của agent

Trường hợp Sử dụng và Triển khai

• Agent tự động hóa nội bộ: nghiên cứu, báo cáo, viết script
• Bot hướng ngoại: trợ lý trò chuyện, tích hợp giọng nói
• Gói và triển khai hệ thống agent trong môi trường sản xuất

Tổng kết và Các bước Tiếp theo