Napredni AutoGen: Prilagođeni agenti i dinamička upotreba alata Kurs za obuku

Pregled osnovnih koncepata AutoGen-a

• Definicije agenata i grupa
• Function calling i lančano povezivanje uloga
• Ograničenja ugrađenih agenata i gde je potrebna prilagodba

Izgradnja prilagođenih agenata u Python-u

• Definisanje ponašanja agenata pomoću potklasa user_proxy i AssistantAgent
• Ubacivanje logike specifične za ulogu i procesa donošenja odluka
• Kreiranje ponovno upotrebljivih modula agenata i mixins-a

Napredna integracija i usmeravanje alata

• Registracija, vezivanje i pozivanje alata
• Kondicionalno usmeravanje ulaznih podataka na određene alate
• Upravljanje višestepenim lancima alata i složanim akcijama

Planiranje i upravljanje kontekstom

• Dizajniranje dekompozitora zadataka i međunarodnih planera
• Održavanje konteksta između lančanih agenata
• Implementacija memorije sa ograničenim opsegom za duže sesije

Tretiranje grešaka i mehanizmi oporavka

• Otkrivanje i upravljanje neuspešnim ili nepotpunim interakcijama
• Ponavljanje inicirano od strane agenta i logika rezervnog postupka
• Logovanje, ispitivanje grešaka (debugging) i validacija odgovora

Saradnja više agenata sa prilagođenim ulogama

• Koordina specijalista unutar dinamičkih grupa agenata
• Orkestriranje petlji razmišljanja i kooperativnih tokova rada
• Razdvajanje uloga u odnosu na spajanje uloga u dodeli zadataka

Strategije stvarnog primenjenja

• Optimizacija za performanse i troškove (upotreba tokena, keširanje)
• Ulaganje AutoGen tokova rada u web aplikacije ili pipelineove
• Bezbednost, posmatranje (observability) i integracija povratne informacije korisnika