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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

Nombre de participants


Prix par participant

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