شرح جيد لبناء أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام AutoGen.
Pagbuo ng Multi-Agent Systems gamit ang AutoGen at Python
Simulan ang pagbuo ng collaborative AI workflows at conversational agents gamit ang AutoGen framework sa Python.
-
💬
AI instructor
Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras. -
🕐
Magsimula anumang oras
Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan. -
🌐
Sa Filipino
Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.
Tungkol sa kursong ito
Ang AI ay lumalampas na sa single-prompt interactions patungo sa collaborative ecosystems kung saan maraming agents ang nagtutulungan. Kung gusto mong mag-orchestrate ng intelligent AI conversations, ang AutoGen framework ay isang makapangyarihang panimula.
Sa text-based course na ito, matututunan mo kung paano mag-design, mag-configure, at mamahala ng multi-agent systems sa Python. Magsisimula ka sa foundational AI concepts at terminology, pagkatapos ay tutuloy sa pagsusulat ng code para sa custom agents na kayang makipag-communicate, mag-execute ng tasks, at mag-retrieve ng impormasyon para mag-solve ng mga problema nang autonomously.
Ang matututunan mo:
• Maunawaan ang foundational concepts ng multi-agent systems at AI orchestration.
• I-configure ang iyong Python environment gamit ang modern packaging tools at virtual environments.
• Bumuo at mag-customize ng conversational agents gamit ang AutoGen framework.
• Mag-implement ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns para bigyan ang mga agent ng external knowledge.
• Mag-apply ng prompt engineering basics para gabayan ang behavior at collaboration ng agent.
• Mag-practice sa pag-coordinate ng complex workflows sa pamamagitan ng written code exercises.
Ang daloy ng course ay lohikal mula sa essential definitions at basic agent setup hanggang sa mas advanced na collaborative patterns. Magbabasa ka ng malilinaw na paliwanag, mag-aaral ng practical Python snippets, at magpapatibay ng iyong skills sa pamamagitan ng structured written exercises.
Ang course na ito ay idinisenyo para sa mga beginners at Python developers na gustong mag-explore ng agentic AI nang hindi nangangailangan ng naunang machine learning expertise.
Simulan ang pagbabasa ngayon para mabuo ang iyong unang team ng collaborative AI agents.
Ang makukuha mo
-
📜
Certificate ng pagtatapos
Idagdag sa LinkedIn profile mo -
💬
Personal na AI tutor
Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan. -
🎧
Kasama ang audio version
Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen -
♾️
Lifetime access
Bumalik anumang oras, walang expiry -
📱
Telepono o computer
Gumagana saanman, kahit anong device -
💸
14-day refund
Walang tanong -
⚡
Maikli at focused
3 oras ng practical content
Certificate ng pagtatapos
Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.
P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Pagbuo ng Multi-Agent Systems gamit ang AutoGen at Python
Mga skill na ipinakita
✓
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
✓
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
✓
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
✓
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Pagbuo ng Multi-Agent Systems gamit ang AutoGen at Python
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos
14 / 14
Practice questions
26 / 28
Mga assignment na isinumite
4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project
Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice
6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank
Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos
11 araw (median: 22)
Mastery score
91 / 100
Practice-question score
94%
Skill verification
Verified Skill Path
Mga review (8)
Buenísima forma de entender cómo varios agentes pueden colaborar en vez de trabajar uno solo con AutoGen. Me gustó especialmente el ejemplo donde un agente revisa el trabajo de otro antes de dar la respuesta final, se siente mucho más cercano a un flujo de trabajo real.
Je cherchais à comprendre comment faire dialoguer plusieurs agents, et AutoGen est devenu limpide grâce à ce cours. La construction des agents conversationnels en Python est très bien décortiquée, avec des exemples qui tournent du premier coup. J'ai pu monter un petit flux collaboratif en une soirée.
Bonne intro à AutoGen, un peu dense par moments.
একাধিক এজেন্টকে একসাথে কথা বলিয়ে কাজ করানোর ব্যাপারটা আগে খুব জটিল লাগত, কিন্তু AutoGen দিয়ে এটা কত সহজ তা এই কোর্স দেখিয়ে দিল। কথোপকথনমূলক এজেন্ট কীভাবে নিজেদের মধ্যে বার্তা আদান-প্রদান করে আর একটা সমস্যা সমাধানে সহযোগিতা করে, সেটা পরিষ্কারভাবে বোঝানো হয়েছে। পাইথনের উদাহরণগুলো হুবহু চলে, কোনো ঝামেলা ছাড়াই আমার নিজের একটা ছোট দল বানিয়ে ফেলেছি। বিশেষ করে এজেন্টদের ভূমিকা ঠিক করার অংশটা দারুণ কাজে লেগেছে। শুরু করার জন্য এর চেয়ে ভালো গাইড পাওয়া কঠিন।
I went in expecting a basic intro to chatbots and came out with a real understanding of how conversational agents can collaborate to solve tasks neither could handle alone. The course walks through setting up AutoGen from scratch, then gradually adds agents with different roles so you can watch them debate and refine an answer together. What stood out most was the section on giving agents tools to call and letting them negotiate who handles which subtask, which is something I hadn't seen explained this clearly before. The pacing lets you actually run the code alongside the instructor instead of just watching a demo. By the last module I had a working multi-agent pipeline that could research, critique, and rewrite its own output.
Cara menjelaskan bagaimana agent-agent AutoGen saling berkomunikasi untuk menyelesaikan tugas benar-benar membuka wawasan baru buat saya.
Konsep multi-agent yang biasanya terasa abstrak jadi masuk akal setelah lihat contoh nyata pakai AutoGen di kursus ini. Bagian yang paling saya suka adalah saat beberapa agent saling berdiskusi dan mengoreksi jawaban satu sama lain sebelum hasil akhir diberikan, itu terasa seperti melihat tim kerja beneran.
Kinuha rin ng iba
⚡ Pinakamainam para magsimula
🎓 May sertipiko
Pag-develop ng Agentic AI gamit ang LangGraph at LangChain
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
⚡ Pinakamainam para magsimula
🎓 May sertipiko
No-Code AI Automation: Gumawa ng mga Chatbot at Maglunsad ng Ahensya
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
🎓 May sertipiko
Pagbuo ng RAG Systems at AI Agents gamit ang Python at OpenAI
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
🔥 In demand
🎓 May sertipiko
Prompt-Driven Development: Gumawa ng Full-Stack Next.js Apps gamit ang Cursor AI
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
Mga madalas itanong
Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +
Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.
Paano ako magbabayad? +
Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.
Pwede ba akong mag-refund? +
Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.
Hanggang kailan ang access ko? +
Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.
Makakakuha ba ako ng certificate? +
Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.
Para sa mga learner sa
Tech
Design
Finance
Marketing
Healthcare
Edukasyon
Hospitality
Manufacturing
10
Kumuha ng 10 kurso kada buwan
Nakakakuha ang members ng 10 kursong pinili nila bawat buwan sa 0 zł. Walang bayad kada kurso — subscription lang ang babayaran mo.
190 zł / bawat buwan
- ✓ 10 kurso bawat buwan
- ✓ Kanselahin anumang oras
Nagre-renew buwan-buwan. Ang hindi nagamit na kurso ay mag-e-expire sa katapusan ng bawat buwan ng singil.