ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
ไอคอน megaphone

Microsoft Build 2026

เจาะลึกโค้ดจริงและระบบจริงที่ Microsoft Build

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

กลับไป

Python + Agents: Orchestrating advanced multi-agent workflows

4 มีนาคม, 2569 | 6:30 หลังเที่ยง - 7:30 หลังเที่ยง (UTC) เวลามาตรฐานสากล

  • รูปแบบ:
  • alt##LivestreamLivestream

หัวข้อ: ตัวแทน

ภาษา: ภาษาอังกฤษ

In Session 5 of our Python + Agents series, we’ll go beyond workflow fundamentals and explore how to orchestrate advanced, multi‑agent workflows using the Microsoft Agent Framework.

This session focuses on patterns that coordinate multiple steps or multiple agents at once, enabling more powerful and flexible AI‑driven systems. We’ll begin by comparing sequential vs. concurrent execution, then dive into techniques for running workflow steps in parallel.

You’ll learn how fan‑out and fan‑in edges enable multiple branches to run at the same time, how to aggregate their results, and how concurrency allows workflows to scale across tasks efficiently.

From there, we’ll introduce two multi‑agent orchestration approaches that are built into the framework. We’ll start with handoff, where control moves entirely from one agent to another based on workflow logic, which is useful for routing tasks to the right agent as the workflow progresses.

We’ll then look at Magentic, a planning‑oriented supervisor that generates a high‑level plan for completing a task and delegates portions of that plan to other agents.

Finally, we'll wrap up with a demo of an E2E application that showcases a concurrent multi-agent workflow in action.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

To follow along with the live examples, sign up for a free GitHub account. If you are brand new to generative AI with Python, start with our our 9-part Python + AI series, which covers LLMs, embedding models, RAG, tool calling, MCP, and more.

ผู้พูด

กิจกรรมที่เกี่ยวข้อง

กิจกรรมด้านล่างนี้อาจน่าสนใจสําหรับคุณเช่นกัน อย่าลืมเยี่ยมชมของเรา หน้าแรกของ Reactor เพื่อดูเหตุการณ์ที่พร้อมใช้งานทั้งหมด

ส่วนต่างๆ ของหน้านี้อาจได้รับการแปลโดยเครื่องหรือ AI