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Plan du cours
Introduction à CrewAI et à l'architecture multi-agents
- Vue d'ensemble des concepts et de l'architecture de CrewAI
- Comprendre les rôles des agents et les flux de travail
- Cas d'utilisation et modèles de conception
Conception d'agents et d'outils personnalisés
- Définition des objectifs, de la mémoire et du comportement des agents
- Création et intégration d'outils personnalisés
- Abstraction des outils et conception modulaire
Collaboration avancée entre agents
- Sequençage et synchronisation des tâches
- Flux imbriqués et parallèles
- Prise de décision multi-agents
Intégration d'API et du système
- Appel d'API externes depuis les agents
- Incorporation de sources de données en temps réel
- Création de pipelines et d'entrées dynamiques
Orchestrations pilotées par des événements
- Flux de travail déclenchés par des événements et événements personnalisés
- Gestion des erreurs et logique de repli
- Utilisation de webhooks et de planificateurs
Surveillance, tests et optimisation
- Observation du comportement et des performances des agents
- Débogage des flux de travail et journalisation
- Stratégies de mise à l'échelle et conseils d'optimisation
Mise en œuvre pratique et études de cas
- Mise en œuvre d'un cas d'utilisation spécifique au domaine
- Étude de cas : automatisation enterprise avec CrewAI
- Leçons apprises et meilleures pratiques
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en programmation Python
- Compréhension des fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec l'intégration d'API et les concepts d'architecture logicielle
Audience
- Ingénieurs en IA
- Chercheurs
- Architectes logiciels
14 Heures