ksm26/AI-Agentic-Design-Patterns-with-AutoGen
요약
Microsoft Research의 AutoGen을 활용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 커스터마이징하는 방법을 다룹니다. 에이전트 협업, 성찰, 계획 등 고급 디자인 패턴을 통해 복잡한 AI 워크플로우를 구현하는 가이드를 제공합니다.
핵심 포인트
- AutoGen 기반의 멀티 에이전트 시스템 구축 방법 학습
- 에이전트 협업 및 성찰을 위한 고급 디자인 패턴 적용
- 복잡한 작업 자동화를 위한 에이전틱 워크플로우 설계
- 도구 사용 및 대화형 에이전트 구현 사례 포함
저장소: ksm26/AI-Agentic-Design-Patterns-with-AutoGen
언어: Jupyter Notebook
Stars: 143
Forks: 38
주제: 에이전트 협업 (agent-collaboration), 에이전트 성찰 (agent-reflection), 에이전틱 디자인 패턴 (agentic-design-patterns), 에이전틱 계획 (agentic-planning), AI 에이전트 (ai-agents), AI 대화 (ai-conversation), AI 프레임워크 (ai-framework), AI 워크플로우 (ai-workflow), AutoGen, 블로그 포스트 생성 (blog-post-creation), 체스 게임 (chess-game), 코딩 에이전트 (coding-agents), 복잡한 작업 자동화 (complex-task-automation), 대화형 에이전트 (conversational-agents), 고객 온보딩 (customer-onboarding), 재무 분석 (financial-analysis), Microsoft Research, 멀티 에이전트 시스템 (multi-agent-systems), 도구 사용 (tool-use)
설명:
AutoGen을 사용하여 멀티 에이전트 시스템 (multi-agent systems)을 구축하고 커스터마이징하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 에이전트 협업 (agent collaboration)과 고급 디자인 패턴 (advanced design patterns)을 통해 복잡한 AI 애플리케이션을 구현하는 방법을 가르칩니다.
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