Kursus Pelatihan AI-Powered Automation: From No-Code Workflows to Autonomous Agents

AutoGen adalah kerangka kerja open-source dari Microsoft untuk membangun aplikasi multi-agents yang menggunakan LLMs, alat, memori, dan interaksi pengguna.

Pelatihan langsung dengan instruktur (daring atau di lokasi) ini ditujukan bagi pengembang dan arsitek tingkat lanjut yang ingin merancang dan mendeploy agen yang sangat disesuaikan menggunakan API berbasis Python, kemampuan memanggil fungsi, dan rantai alat moduler dari AutoGen.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan agen kustom dengan logika yang spesifik peran dan pengiriman alat.
• Membangun alur kerja dinamis menggunakan pemanggilan fungsi lanjutan dan pergantian konteks.
• Menyediakan modul memori dan kerangka kerja perencanaan di dalam tim agen.
• Mengelola status kesalahan multi-agent dan mekanisme ulang adaptif.

Bentuk Kursus

• Lektur interaktif dan diskusi.
• Latihan dan praktik yang banyak.
• Penerapan langsung di lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Pemaduan Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional level menengah hingga lanjutan yang ingin mengintegrasikan Read AI dengan platform seperti Slack, sistem CRM, dan Notion untuk mempercepat alur kerja dan meningkatkan efisiensi tim.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menghubungkan Read AI dengan Slack, Salesforce, Notion, dan alat serupa.
• Otomatisasi pengiriman ringkasan rapat dan poin tindak lanjut di berbagai platform.
• Sinkronisasi data Read AI dengan sistem CRM dan papan tugas.
• Menangani masalah integrasi dan mengoptimalkan konfigurasi sesuai kebutuhan tim.

AgentCore menyediakan ketahanan memori, interpreter kode yang aman, dan alat peramban yang memungkinkan agen AI untuk memberikan pengalaman interaktif, dinamis, dan sadar konteks.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur ini (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk praktisi teknis tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin merancang dan menerapkan agen AI yang mampu mempertahankan konteks jangka panjang, melakukan perhitungan secara dinamis, dan berinteraksi langsung dengan UI web.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan memori AgentCore untuk alur kerja yang stateful dan sadar konteks.
• Memanfaatkan interpreter kode yang aman untuk perhitungan dan transformasi dinamis.
• Mengintegrasikan alat peramban untuk penarikan data real-time dan interaksi UI.
• Merancang agen interaktif untuk kasus penggunaan analisis, dukungan pelanggan, dan penelitian.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dengan memori dan alat AgentCore.
• Kasus studi dalam skenario analisis, otomatisasi, dan dukungan pelanggan.

Opsi Pengaturan Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk menyusun.

AgentCore Runtime & Gateway adalah pasangan layanan AWS untuk mengemas, mendistribusikan, dan mengungkapkan agen AI dengan terintegrasi secara rapi ke sistem eksternal.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk tim engineering tingkat menengah yang ingin memindahkan prototipe agen ke produksi dengan memahami AgentCore Runtime untuk penyebaran dan Gateway untuk konektivitas aman dan integrasi API.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memulai lingkungan AgentCore Runtime dan mengemas agen untuk penyebaran.
• Mengungkapkan agen melalui Gateway dengan akhiran yang diautentikasi dan terbatas.
• Mengintegrasikan alat dan API eksternal ke dalam alur kerja agen menggunakan kontrak yang stabil.
• Memperhatikan observabilitas, pemantauan log, dan pemantauan penggunaan untuk operasi produksi.

Format Kursus

• Lecture interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dengan penyebaran Runtime dan integrasi Gateway.
• Latihan praktis yang difokuskan pada keandalan, keamanan, dan peluncuran.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

AutoGen untuk Otomatisasi AI Perusahaan adalah kursus praktis yang berfokus pada pengimplementasian sistem agen pintar yang dapat ditingkatkan untuk mengotomatisasi operasi bisnis kompleks menggunakan kerangka AutoGen.

Pelatihan ini yang diajar oleh instruktur (online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk profesional AI tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menyebarkan arsitektur multi-agen di platform dan proses perusahaan menggunakan kerangka AutoGen.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang dan mengotomatisasi alur kerja perusahaan menggunakan AutoGen dan agen LLM.
• Mengintegrasikan AutoGen dengan LangChain untuk orkestrasi dan penanganan konteks tingkat lanjut.
• Membangun pipa RAG dan mengonekkan data perusahaan untuk otomatisasi konteks.
• Mengonekkan agen dengan platform perusahaan seperti Slack, Jira, dan SharePoint.
• Meningkatkan dan memantau penyebaran AutoGen di lingkungan produksi.

Format Kursus

• Diskusi dan pembahasan interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Pengaturan Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

AgentCore menyederhanakan proses pembuatan, pengembangan, dan pemantauan agen AI yang dikelola penuh dengan menyediakan suite layanan terpadu yang disesuaikan untukdeploy di skala besar.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur ini (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi para praktisioner level pemula hingga menengah yang ingin mendapatkan pengalaman praktis dalam pembuatan agen AI yang siap produksi dengan AgentCore.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami kinerja inti AgentCore untuk pengembangan agen AI.
• Mendesain dan mengkonfigurasi agen AI sederhana menggunakan layanan terkelola.
• Mengintegrasikan workflow untuk meningkatkan fungsi agen.
• Meluncurkan dan memantau agen AI untuk lingkungan produksi.

Format Kursus

• Pembicaraan dan diskusi interaktif.
• Latihan praktis dengan layanan AgentCore.
• Latihan bernaung dari konsep agen hingga peluncuran.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusun rencananya.

Ini adalah pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur, ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin menjelajahi dasar-dasar CrewAI dan membangun sistem multi-agent sederhana.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan prinsip desain CrewAI.
• Mendefinisikan peran, tugas, dan alur dalam sebuah kelompok agen.
• Membuat alur kerja kolaboratif menggunakan kerangka CrewAI.
• Membangun, menguji, dan menjalankan skenario multi-agent dasar.

AutoGen Studio adalah lingkungan visual untuk membuat dan mengelola alur kerja multi-agennya berbasis LLM tanpa memerlukan kode.

Latihan ini dengan instruktur (daring atau di lokasi) ditujukan bagi profesional bisnis dan inovasi tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan AutoGen Studio untuk merancang, menguji, dan memperbaiki interaksi antara agen untuk otomatisasi internal atau pengembangan produk yang dioptimalkan dengan AI.

Setelah selesai latihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat alur kerja multi-agen menggunakan antarmuka tanpa kode.
• Mendefinisikan peran agen, prompt, dan tujuan menggunakan AutoGen Studio.
• Visualisasi dan pengelolaan arus pesan antar agen.
• Mengintegrasikan penanganan kesalahan dan penyempurnaan konteks ke dalam logika agen.

Format Kursus

• Pembicaraan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Terapkan secara langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Pengaturan Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Amazon Bedrock AgentCore adalah kerangka kerja siap-enterprise untuk membangun, mengimplementasikan, dan menskalakan AI agent dengan dukungan terintegrasi untuk memori, observabilitas, dan manajemen identitas yang aman.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, secara langsung (online atau langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur dan arsitek dengan tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mendesain, mengaman, dan mengoperasikan sistem AI agentik menggunakan AWS Bedrock AgentCore.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan komponen AgentCore.
• Mengimplementasikan dan mengelola AI agent dengan Runtime dan Gateway.
• Menerapkan memori tetap dan interaksi stateful.
• Mengaplikasikan kontrol identitas, observabilitas, dan keterpatanan.
• Mendesain sistem multi-agent untuk alur kerja skala enterprise.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Sesi lab AWS praktis dengan AgentCore.
• Latihan praktis dengan skenario implementasi dan pemantauan.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang dikustomisasi untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyiapkan.

AgentCore menyediakan fitur identitas bawaan, keterlihatan, dan kepatuhan yang memungkinkan organisasi untuk menerapkan agen AI secara bertanggung jawab dalam lingkungan perusahaan.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dikhususkan untuk praktisioner tingkat lanjut yang ingin mendesain dan mengoperasikan sistem agen AI yang aman, dapat diaudit, dan mematuhi peraturan menggunakan Amazon Bedrock AgentCore.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan model identitas dan izin perusahaan untuk agen.
• Memperkuat keterlihatan melalui log terstruktur, metrik, dan pelacakan.
• Menerapkan kontrol kepatuhan untuk memenuhi kerangka kerja peraturan.
• Mengaudit aktivitas agen dan mempertahankan kontrol sesi tingkat keamanan.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Laboratorium praktik dengan alat keamanan dan pemantauan AWS.
• Studi kasus dalam lingkungan perusahaan teratur.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusun.

Membangun Sistem Agen LLM dengan AutoGen adalah kursus praktis yang fokus pada pengembangan sistem multi-agen menggunakan kerangka kerja AutoGen dari Microsoft untuk model bahasa besar (LLM).

Program pelatihan langsung ini yang dipimpin oleh instruktur (daring atau di tempat) ditujukan bagi profesional AI dan otomasi tingkat menengah yang ingin merancang, menerapkan, dan menyelaras sistem multi-agen menggunakan AutoGen dengan Python dan LLM.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain arsitektur multi-agen menggunakan kerangka kerja AutoGen.
• Konfigurasi peran agen, kemampuan, dan perilaku koordinasi.
• Menggunakan pemanggilan fungsi dan manajemen memori untuk interaksi agen.
• Membuat dan menguji alur kerja LLM agen berbasis Python untuk kasus penggunaan nyata.

Format Kursus

• Lecture interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Pelaksanaan praktis dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Workshop 1-hari ini, dirancang untuk pengembang, ilmuwan data, dan entusiasta AI, akan membantu Anda memahami dan mengharness kekuatan sistem AI agen menggunakan AutoGen v0.4.

Melalui kombinasi latihan praktis dan demonstrasi langsung, Anda akan belajar bagaimana membangun, mengelola, dan mendeploy aplikasi multi-agent yang dipower oleh Large Language Models (LLMs). 

Setelah akhir kursus, Anda akan mendapatkan fondasi yang kuat dalam arsitektur bertingkat AutoGen, menguasai komunikasi asinkron antar agen, dan mengeksplor kasus penggunaan dunia nyata serta best practice untuk mengembangkan aplikasi LLM-driven yang scalable dan cerdas.

Amazon Bedrock AgentCore menyediakan infrastruktur untuk merancang, mengorchestrate, dan mengelola sistem multi-agent, memungkinkan kolaborasi, spesialisasi, dan pola otomatisasi tingkat lanjut di seluruh beberapa entitas yang didukung oleh AI.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka), ditujukan untuk praktisi tingkat lanjut yang ingin merancang, mendepikan, dan mengoptimalkan sistem multi-agent generasi selanjutnya menggunakan fitur orchestration dan governance AgentCore.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dan arsitektur sistem multi-agent.
• Merancang strategi orchestration untuk kolaborasi agent.
• Mengimplementasikan protokol komunikasi dan negosiasi antara agent.
• Mendepikan solusi multi-agent skalabel, siap perusahaan menggunakan AgentCore.

Format Pelatihan

• Perkuliahan dan diskusi interaktif.
• Laboratorium praktis dengan fitur orchestration AgentCore.
• Kasus studi aplikasi multi-agent perusahaan.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional pemula yang ingin belajar menggunakan Read AI untuk mencatat ringkasan pertemuan, mengekstrak wawasan kunci, dan menghasilkan tindakan dengan usaha manual minimal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengonfigurasi Read AI untuk pertemuan di berbagai platform utama.
• Membuat ringkasan pertemuan otomatis dan mengidentifikasi tindakan yang perlu diambil.
• Menafsirkan analitik keikutsertaan dan sentimen yang disediakan oleh Read AI.
• Berbagi, menyunting, dan menyusun ringkasan secara efektif untuk kolaborasi tim.

Pelatihan langsung berbasis instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mempermudah kolaborasi tim jarak jauh menggunakan alur kerja berbasis AI dan analitik Read AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja lengkap untuk pertemuan tim jarak jauh menggunakan Read AI.
• Mengotomatiskan tindak lanjut dan dokumen untuk mengurangi biaya pertemuan.
• Memanfaatkan ringkasan AI untuk kolaborasi sinkron dan asinkron.
• Melacak keikutsertaan dan akuntabilitas tim melalui wawasan Read AI.