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In AI Agentic Design Patterns with AutoGen lernen Sie, wie man Multi-Agenten-Systeme erstellt und anpasst, so dass Agenten verschiedene Rollen einnehmen und zusammenarbeiten k枚nnen, um komplexe Aufgaben zu bew盲ltigen, und zwar mit AutoGen, einem Framework, das die Entwicklung von LLM-Anwendungen mit Multi-Agenten erm枚glicht:

1. Einen Zwei-Agenten-Chat, der eine Konversation zwischen zwei Stand-up-Comedians zeigt, unter Verwendung von "ConversableAgent", einer eingebauten Agentenklasse von AutoGen zur Erstellung von Multi-Agenten-Konversationen. 2. Eine Sequenz von Chats zwischen Agenten, um ein unterhaltsames Onboarding-Erlebnis 蹿眉谤 ein Produkt zu bieten, unter Verwendung des Multi-Agenten-Kollaborations-Designmusters. 3. Ein hochwertiger Blog-Post unter Verwendung des Agenten-Reflection-Frameworks. Sie werden die "verschachtelte Chat-Struktur" verwenden, um ein System zu entwickeln, in dem Rezensenten-Agenten, die in einem kritischen Agenten verschachtelt sind, 眉ber den von einem anderen Agenten geschriebenen Blog-Post reflektieren. 4. Ein konversationelles Schachspiel, bei dem zwei Agenten ein Tool aufrufen und legale Z眉ge auf dem Schachbrett machen k枚nnen, indem sie das Tool Use Design Pattern implementieren. 5. Ein Kodierungsagent, der den notwendigen Code 蹿眉谤 die Darstellung von Aktiengewinnen 蹿眉谤 die Finanzanalyse erzeugen kann. Dieser Agent kann auch benutzerdefinierte Funktionen in den Code integrieren. 6. Agenten mit Kodierungsf盲higkeiten, um eine Finanzanalyseaufgabe zu erledigen. Sie werden zwei Systeme erstellen, in denen Agenten zusammenarbeiten und menschliches Feedback einholen. Das erste System wird Code von Grund auf mit Hilfe eines LLM generieren, das zweite wird vom Benutzer bereitgestellten Code verwenden. Sie k枚nnen das AutoGen-Framework mit jedem Modell 眉ber einen API-Aufruf oder lokal in Ihrer eigenen Umgebung verwenden. Am Ende des Kurses haben Sie praktische Erfahrung mit den Kernkomponenten von AutoGen und ein solides Verst盲ndnis von agentenbasierten Entwurfsmustern. Sie werden in der Lage sein, Multi-Agenten-Systeme in Ihren Arbeitsabl盲ufen effektiv zu implementieren.