DemoGPT ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Kernkonzepte von KI-Agenten mit OpenAI GPT-Modellen demonstriert. Es implementiert eine konversationelle Schnittstelle mit persistentem Speicher, der in JSON-Dateien gespeichert wird, um kontextbewusste Interaktionen über Sitzungen hinweg zu ermöglichen. Das Framework unterstützt dynamische Tool-Ausführung, wie Websuche, Berechnungen und benutzerdefinierte Erweiterungen, durch eine pluginartige Architektur. Durch die einfache Konfiguration Ihres OpenAI API-Schlüssels und die Installation der Abhängigkeiten können Benutzer DemoGPT lokal ausführen, um Chatbots zu entwickeln, Multi-Turn-Dialogflüsse zu erkunden und agentengetriebene Workflows zu testen. Diese umfassende Demo bietet Entwicklern und Forschern eine praktische Grundlage zum Erstellen, Anpassen und Experimentieren mit GPT-gestützten Agenten in realen Szenarien.

Female Switch ist eine dynamische und interaktive Plattform, die den Prozess des Startup-Aufbaus spielerisch gestaltet. Das Tool ist speziell darauf ausgelegt, Unternehmerinnen zu unterstützen und ihnen eine ansprechende Umgebung zu bieten, in der sie experimentieren, lernen und wachsen können. Durch verschiedene Herausforderungen, Simulationen und Rollenspiele können Benutzer ihre unternehmerischen Fähigkeiten in einem unterstützenden und kollaborativen Umfeld entwickeln. Dieser innovative Ansatz macht das Lernen nicht nur unterhaltsam, sondern hilft auch, eine solide Grundlage für reale Geschäftsprojekte zu schaffen.

Der Hugging Face Agents Kurs ist ein umfassender Lernpfad, der Nutzer durch Design, Implementierung und Einsatz autonomer KI-Agenten führt. Er umfasst Code-Beispiele für das Verketteten von Sprachmodellen, die Integration externer APIs, die Erstellung eigener Prompts und die Bewertung von Agentenentscheidungen. Teilnehmer bauen Agenten für Aufgaben wie Fragen beantworten, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung, und sammeln praktische Erfahrungen mit Hugging Face Transformers, der Agent API und Jupyter-Notebooks, um die KI-Entwicklung in der Praxis zu beschleunigen.

AutoGen Hands-On bietet eine strukturierte Umgebung, um die Nutzung des AutoGen-Frameworks anhand praktischer Python-Beispiele zu erlernen. Es führt die Benutzer durch das Klonen des Repositories, die Installation der Abhängigkeiten und die Konfiguration der API-Schlüssel, um Multi-Agenten-Setups bereitzustellen. Jedes Skript zeigt wichtige Funktionen wie die Definition von Agentenrollen, Sitzungs-Speicher, Nachrichtenverarbeitung und Aufgaben-Orchestrierungsmuster. Der Code umfasst Logging, Fehlerbehandlung und erweiterbare Hooks, die eine Anpassung des Agentenverhaltens und die Integration mit externen Diensten ermöglichen. Benutzer sammeln praktische Erfahrung beim Aufbau kollaborativer KI-Workflows, bei denen mehrere Agenten komplexe Aufgaben erledigen, von Kundenservice-Chatbots bis hin zu automatisierten Datenverarbeitungs-Pipelines. Das Tutorial fördert Best Practices in der Koordination von Multi-Agenten und skalierbarer KI-Entwicklung.

Unser Kurs taucht tief in generative KI und SEO ein, sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Fachleute. Sie werden die grundlegenden Konzepte und praktischen Anwendungen erkunden, begleitet von Piergiorgio Zotti, einem erfahrenen Trainer mit einem Jahrzehnt Erfahrung im digitalen Marketing. Die Kursinhalte kombinieren theoretisches Wissen mit praktischen Übungen, um Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie benötigen, um KI effektiv in Ihrer Arbeit zu nutzen. Egal, ob Sie eine Verbesserung in Ihrer Karriere oder an persönlichen Projekten suchen, dieser Kurs ist darauf ausgelegt, Ihnen praktische Erkenntnisse und Strategien zu vermitteln.

Dieser Kurs vermittelt Entwicklern Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Implementierung verschiedener KI-Agenten mit dem Hugging Face Ökosystem. Er behandelt den Einsatz von Transformers für Sprachverständnis, retrieval-gestützte Generierung, die Integration externer API-Tools, Ketten von Eingabeaufforderungen und Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Lernende bauen Agenten für Dokumenten-QA, Konversationsassistenten, Workflow-Automatisierung und mehrstufiges Denken. Durch praktische Notebooks konfigurieren Nutzer die Agenten-Orchestrierung, Fehlerbehandlung, Speicherstrategien und Deployment-Muster, um robuste, skalierbare KI-gesteuerte Assistenten für Kundenservice, Datenanalyse und Inhaltserstellung zu entwickeln.