Chia Sẻ Khóa Học Tìm Hiểu Agentic AI & Build Các Multi-Agent Automation Workflow [Khóa 5867 A]
Xây dựng các Autonomous AI Agent với AutoGen & MCP – End-to-End Agentic AI Workflow với 6 Agent cho Automation trong thế giới thực.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Có được sự hiểu biết chi tiết về LLM, AI Agent, MCP, Multi-Agent System và Agentic AI
- ✓ Build Multi Agentic workflow bằng Microsoft AutoGen Framework.
- ✓ Phát triển các Specialized Agent như Jira Agent cho Bug analysis, Playwright Agent cho browser Automation, API Agent cho testing, DB Agent cho data analysis.
- ✓ Xây dựng các AI agent thông minh, tự chủ có khả năng cộng tác, tự sửa lỗi và thực hiện các tác vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
- ✓ Hiểu được sức mạnh của Context Engineering để cho phép các AI agent làm việc hiệu quả hướng tới các mục tiêu đã xác định.
- ✓ Có được sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm AutoGen framework bao gồm Assistant Agents, human-in-the-loop collaboration, termination strategies và state-savin.
- ✓ Build một Agent Factory design pattern để tạo ra các agent chuyên biệt có thể tái sử dụng cho nhiều mục đích sử dụng.
- ✓ Có được kiến thức chuyên sâu về MCP và cách các cấu hình của chúng được xác định cho các ứng dụng thực tế.
Chào mừng bạn đến với tương lai của AI automation – Agentic AI với AutoGen Framework. Khóa học này là hướng dẫn tối ưu giúp bạn xây dựng các AI agent thông minh, tự chủ, có khả năng cộng tác, tự sửa lỗi và thực hiện các tác vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Ngay cả khi bạn mới bắt đầu, chúng ta sẽ bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất, không yêu cầu kiến thức nền tảng về các agent framework.
Bạn sẽ bắt đầu bằng việc nắm vững những nền tảng cốt lõi – Large Language Models (LLM), AI Agent, Multi-Agent và Model Context Protocol (MCP), đóng vai trò là xương sống cho agent-to-tool communication. Tiếp theo, bạn sẽ học cách engineer context và tạo ra các prompt giúp khai phá tiềm năng thực sự của các AI agent của bạn.
Thông qua các project thực hành, bạn sẽ xây dựng các agent thực tế như Browser Automation Agent, Database Agent, API Agent và Jira Agent. Chúng ta sẽ vượt ra ngoài lý thuyết với các collaboration pattern nâng cao, bao gồm các multi-agent group chat, context-driven workflow và automated validation.
Cuối cùng, bạn sẽ có các kỹ năng tạo ra các hệ thống agentic sẵn sàng đưa vào sản xuất bằng cách sử dụng Agent Factory Pattern, giúp bạn thiết kế các AI workflow có thể tái sử dụng, dễ mở rộng và hiệu quả cao.
Nếu bạn đã sẵn sàng nâng cấp từ AI user lên AI builder, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn các công cụ và tư duy để dẫn đầu làn sóng đổi mới AI tiếp theo.
Khóa học này sử dụng Python Stack & Python basic đã được thảo luận kỹ lưỡng trong phần cuối của khóa học để ôn tập.
Mục lục:
- ✓ 01. Kiến thức thiết yếu về LLM, AI Agent & MCP Server.
- ✓ 02. Tìm hiểu sâu hơn về MCP Server để build một AI Agent với Claude.
- ✓ 03. Giới thiệu về Agentic AI & Setup Python IDE Environment cho AutoGen Framework.
- ✓ 04. AutoGen Framework fundamentals - Các khái niệm về AssitantAgent, RoundRobinGroupchat.
- ✓ 05. AutoGen Framework fundamentals - Các khái niệm về Termination, StateSaving, HumanInLoop.
- ✓ 06. AutoGen Framework fundamentals - SelectorGroupChat, mcpworkbench & BrowserAgent.
- ✓ 07. Hiểu mục tiêu của Agentic workflow & Các điều kiện tiên quyết để thiết lập Agent -Jira.
- ✓ 08. Sử dụng Jira Agent & Playwright Agent để Build Autonomous Multi Agentic Workflow.
- ✓ 09. Agent Factory Pattern - Design Multi Agent System với Database, API, Excel Agents.
- ✓ 10. Context Engineering - Define System messages cho các Agent để cộng tác nội bộ.
- ✓ 11. Tóm tắt - Ôn tập - Chúng ta đã học được gì? Kỹ năng này giúp ích gì cho bước tiến tiếp theo trong sự nghiệp của bạn?
- ✓ 12. Thuật ngữ - Học Python Cơ bản.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ AI Engineer.
- ✓ QA Engineer.
- ✓ Developer.
- ✓ Software Engineer.
- ✓ Business Analyst /Manager.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU