Next-Gen AI Assistants: From Design to Deployment Training Course

AutoGen là một khung làm việc mã nguồn mở từ Microsoft để xây dựng các ứng dụng đa đại lý sử dụng LLMs, công cụ, bộ nhớ và tương tác người dùng.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên dẫn dắt này dành cho các nhà phát triển và kiến trúc sư cấp cao muốn thiết kế và triển khai các đại lý được tùy chỉnh sâu bằng cách sử dụng API dựa trên Python, khả năng gọi chức năng và chuỗi công cụ mô-đun của AutoGen.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển các đại lý tùy chỉnh với logic theo vai trò và định tuyến công cụ.
• Xây dựng luồng làm việc động sử dụng chức năng gọi tiên tiến và chuyển đổi ngữ cảnh.
• Triển khai các mô-đun bộ nhớ và khung quy hoạch trong nhóm đại lý.
• Xử lý trạng thái lỗi đa đại lý và cơ chế thử lại thích ứng.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Buổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ mức trung cấp đến cao cấp muốn tích hợp Read AI với các nền tảng như Slack, hệ thống CRM và Notion để tự động hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả của đội ngũ.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Kết nối Read AI với Slack, Salesforce, Notion và các công cụ tương tự.
• Tự động hóa việc phân phát tóm tắt cuộc họp và nhiệm vụ cần thực hiện trên nhiều nền tảng.
• Hợp nhất dữ liệu Read AI với hệ thống CRM và bảng tác vụ.
• Phát hiện và giải quyết các vấn đề tích hợp, tối ưu hóa cấu hình cho nhu cầu của đội ngũ.

AutoGen for Enterprise AI Automation là một khóa học thực hành tập trung vào việc triển khai các hệ thống đại lý thông minh có thể mở rộng để tự động hóa các hoạt động kinh doanh phức tạp sử dụng khung AutoGen.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI cấp trung đến cao muốn triển khai kiến trúc đa đại lý trên các nền tảng và quy trình doanh nghiệp sử dụng khung AutoGen.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Thiết kế và tự động hóa các luồng công việc doanh nghiệp bằng cách sử dụng AutoGen và đại lý LLM.
• Tích hợp AutoGen với LangChain để orchestration nâng cao và xử lý ngữ cảnh.
• Xây dựng cácpipeline RAG và kết nối dữ liệu doanh nghiệp cho tự động hóa dựa trên ngữ cảnh.
• Kết nối đại lý với các nền tảng doanh nghiệp như Slack, Jira và SharePoint.
• Mở rộng và giám sát triển khai AutoGen trong môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

This instructor-led, live training in Việt Nam (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 Việt Nam (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 Việt Nam (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 Việt Nam (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 Việt Nam (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 Studio là một môi trường trực quan để tạo và quản lý các luồng công việc đa代理系统的工作流程，无需编写代码。

本课程为讲师指导的实时培训（在线或现场），面向希望使用AutoGen Studio可视化设计、测试和改进内部自动化或AI增强型产品开发中代理交互的初学者到中级商业和创新专业人士。

完成此培训后，参与者将能够：

• 使用无代码界面创建多代理工作流程。
• 使用AutoGen Studio定义代理角色、提示和目标。
• 可视化并管理代理之间的消息流。
• 将错误处理和上下文细化纳入代理逻辑中。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实施。

课程定制选项

• 如需为此课程请求定制培训，请联系我们安排。

Khóa đào tạo trực tiếp do người hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia mới bắt đầu muốn hiểu về khả năng, trường hợp sử dụng và ứng dụng tiềm năng của Grok AI.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu Grok AI là gì và nó khác với các chatbot khác như thế nào.
• Khám phá các tính năng và chức năng chính của Grok AI.
• Tương tác hiệu quả với Grok AI cho mục đích cá nhân và kinh doanh.
• Đòn bẩy Grok AI cho năng suất, sự sáng tạo và giải quyết vấn đề.
• Nhận biết những cân nhắc về mặt đạo đức và hạn chế của chatbot AI.

Xây dựng Hệ thống Agent Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) với AutoGen là một khóa học thực hành tập trung vào việc phát triển hệ thống đa-agent bằng cách sử dụng khung AutoGen của Microsoft cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI và tự động hóa cấp trung muốn thiết kế, triển khai và orchestrate hệ thống đa-agent bằng cách sử dụng AutoGen với Python và LLMs.

Tại cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc đa-agent bằng cách sử dụng khung AutoGen.
• Cấu hình vai trò, khả năng và hành vi phối hợp của agent.
• Sử dụng gọi hàm và xử lý bộ nhớ cho tương tác giữa các agent.
• Xây dựng và kiểm thử luồng làm việc dựa trên LLM của Python cho các trường hợp sử dụng thực tế.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Hội thảo 1 ngày này, được thiết kế dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê AI, sẽ giúp bạn hiểu và khai thác sức mạnh của các hệ thống AI dựa trên tác nhân bằng cách sử dụng AutoGen v0.4. 

Thông qua sự kết hợp giữa các bài tập thực hành và trình diễn thực tế, bạn sẽ học cách xây dựng, quản lý và triển khai các ứng dụng đa tác nhân được hỗ trợ bởi Large Language Models (LLMs). 

Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc về kiến trúc phân lớp của AutoGen, nắm vững giao tiếp không đồng bộ giữa các tác nhân và khám phá các trường hợp sử dụng thực tế cũng như các phương pháp hay nhất để phát triển các ứng dụng LLM hướng đến khả năng mở rộng và thông minh.

Buổi đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam nhằm vào các chuyên gia trình độ đầu tiên muốn học cách sử dụng Read AI để ghi lại tóm tắt cuộc họp, trích xuất những thông tin quan trọng và tạo ra các mục hành động với ít nỗ lực thủ công nhất.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Read AI cho các cuộc họp trên nhiều nền tảng chính.
• Tự động tạo tóm tắt cuộc họp và xác định các mục hành động.
• Đánh giá phân tích sự tham gia và cảm xúc được cung cấp bởi Read AI.
• Chia sẻ, chỉnh sửa và tổ chức tóm tắt một cách hiệu quả cho hợp tác nhóm.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia có trình độ trung cấp muốn tối ưu hóa việc hợp tác từ xa bằng cách sử dụng luồng làm việc được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và phân tích Read AI.

Tại kết thúc buổi đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Thiết kế các luồng làm việc cho cuộc họp của đội ngũ từ xa hoàn chỉnh bằng cách sử dụng Read AI.
• Tự động hóa việc theo dõi và ghi chép để giảm bớt công việc liên quan đến cuộc họp.
• Sử dụng tóm tắt trí tuệ nhân tạo cho cả hợp tác đồng bộ và khác pha.
• Theo dõi sự tham gia và trách nhiệm của đội ngũ thông qua các phân tích Read AI.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia cấp cao muốn xây dựng các luồng làm việc an toàn và tuân thủ sử dụng CrewAI trong môi trường doanh nghiệp.

Tại kết thúc buổi đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các luồng làm việc an toàn và có thể kiểm toán liên quan đến nhiều đại lý.
• Triển khai chiến lược bảo mật dữ liệu trong các hệ thống tự động.
• Tích hợp cơ chế ghi log, quản trị và tuân thủ.
• Phát triển và giám sát các hệ thống dựa trên CrewAI an toàn trong môi trường sản xuất.