Plan Szkolenia

Wprowadzenie do środowisk Pythona dla rozwoju agencji

  • Konfigurowanie Pythona, wirtualnych środowisk i zarządzanie zależnościami
  • Używanie Git i Docker do versionowania i izolacji
  • Najlepsze praktyki tworzenia powtarzalnych środowisk

Przegląd SDK i frameworków agentów

  • LangChain, AutoGen i inne rozwijające się SDK
  • Struktura i cykl życia agenta: percepcja, rozumowanie i działanie
  • Porównywanie możliwości SDK i stylów architektury

Budowanie funkcjonalnych agentów w Pythonie

  • Tworzenie prostego agenta z użyciem LangChain
  • Lączenie agentów z zewnętrznymi narzędziami i API
  • Zarządzanie wejściami/wyjściami, pamięcią i trwałością

Integracja narzędzi i API

  • Zdefiniowanie i zarejestrowanie narzędzi do użycia przez agentów
  • Bezpieczna integracja API i zarządzanie kluczami
  • Korzystanie ze źródeł danych externi i wywołań funkcji niestandardowych

Orkiestrowanie i wzorce komunikacyjne agentów

  • Współpraca wieloagentowa przy użyciu AutoGen
  • Delegowanie zadań i logika planowania
  • Zdarzeniowe i asynchroniczne orkiestrowanie

Testowanie, debugowanie i obserwowalność

  • Testowanie agentów przy użyciu symulowanych wejść i kontrolowanych środowisk
  • Debugowanie przepływu wiadomości i wywołania narzędzi
  • Zaimplementowanie strukturalnego logowania i metryk wydajności

Rozważenia dotyczące wdrożenia i produkcji

  • Pakowanie i konteneryzacja usług agentów Pythona
  • Integracja z potokami CI/CD
  • Skalowanie, monitorowanie i utrzymanie agencji działających długoterminowo

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie programowania w Pythonie i zarządzanie pakietami
  • Doswiadczenie z REST API i strukturami danych JSON
  • Podstawowa znajomość asynchronicznego I/O w Pythonie

Audience

  • Inżynierowie backendowi
  • Inżynierowie platformi
  • Inżynierowie ML
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie