Kursus Pelatihan Designing Autonomous Agents for Real-World Applications

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin memahami kemampuan, kasus penggunaan, dan aplikasi potensial Grok AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pahami apa itu Grok AI dan apa bedanya dengan chatbot lainnya.
• Jelajahi fitur dan fungsi utama Grok AI.
• Berinteraksi secara efektif dengan Grok AI untuk penggunaan pribadi dan bisnis.
• Leverage Grok AI untuk produktivitas, kreativitas, dan pemecahan masalah.
• Kenali pertimbangan etika dan keterbatasan chatbot AI.

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.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

Pelatihan langsung dan dipandu oleh instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional tingkat menengah yang ingin mengotomatiskan alur kerja bisnis dan teknis menggunakan CrewAI melalui kasus penggunaan dunia nyata dan integrasi alat.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan prinsip dasar dari CrewAI.
• Mendesain alur kerja yang melibatkan beberapa agen kolaboratif.
• Mengintegrasikan CrewAI dengan API, alat, dan sistem eksternal.
• Menerapkan dan menyelaras penggunaan otomatisasi dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin merancang dan mengimplementasikan sistem multi-agente khusus menggunakan CrewAI dengan alur kerja kompleks, pencetus acara, dan integrasi peralatan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang dan membangun agen AI khusus dengan peran dan alat yang spesialis.
• Mengimplementasikan alur tugas multi-agent yang kompleks dan dipicu oleh acara.
• Mengintegrasikan API eksternal dan pipa data dalam sistem CrewAI.
• Memaksimalkan koordinasi, penanganan kesalahan, dan efisiensi pelaksanaan sistem multi-agent.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional dengan tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin memperbesar sistem CrewAI, mengintegrasikan dengan alat perusahaan, dan mendeploy solusi otomasi di lingkungan produksi.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain sistem multi-agent yang scalable menggunakan CrewAI.
• Mengintegrasikan agen dengan alat perusahaan seperti Slack, database, dan API.
• Melaksanakan pemantauan, logging, dan diagnosa untuk perilaku agen.
• Mendeploy, mengelola, dan memperbesar solusi CrewAI di lingkungan produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional bisnis dan AI tingkat menengah yang ingin membuat agen bisnis yang cerdas dan spesifik domain menggunakan CrewAI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dari CrewAI dan relevansinya dalam kasus penggunaan bisnis.
• Membuat agen yang berorientasi bisnis menggunakan peran, alat, dan memori.
• Membangun tim agen yang bekerja sama untuk melaksanakan alur kerja bisnis.
• Mengaplikasikan CrewAI dalam skenario praktis seperti keuangan, pemasaran, dan dukungan pelanggan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau offline) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin membangun alur kerja agen aman dan sesuai peraturan menggunakan CrewAI dalam lingkungan perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja yang aman dan dapat diaudit melibatkan beberapa agen.
• Melaksanakan strategi privasi data dalam sistem otonom.
• Mengintegrasikan mekanisme logging, pengaturan, dan kepatuhan.
• Mendeploy dan memantau sistem berbasis CrewAI yang aman di lingkungan produksi.

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 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.

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.

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.

AutoGen untuk Otomasi AI Perusahaan adalah kursus praktek yang fokus pada implementasi sistem agen cerdas berskala besar untuk mengotomasikan operasi bisnis kompleks menggunakan kerangka kerja AutoGen.

Pelatihan langsung ini (daring atau di tempat) ditujukan kepada profesional AI level menengah hingga lanjutan yang ingin menerapkan arsitektur multi-agent pada platform dan proses perusahaan menggunakan kerangka AutoGen.

Setelah selesai mengikuti kursus ini, peserta akan dapat:

• Mendesain dan mengotomasikan alur kerja perusahaan dengan menggunakan AutoGen dan agen LLM.
• Mengintegrasikan AutoGen dengan LangChain untuk orkestrasi lanjutan dan penanganan konteks.
• Membangun pipa RAG dan menghubungkan data perusahaan untuk otomatisasi berkonteks.
• Menghubungkan agen dengan platform perusahaan seperti Slack, Jira, dan SharePoint.
• Skalakan dan pantau penerapan AutoGen di lingkungan produksi.

Format Kursus

• Lecture interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Pelaksanaan praktik langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

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.

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.