Plan du cours

Introduction à CrewAI et Architecture Multi-Agents

  • Aperçu des concepts et de l'architecture de CrewAI
  • Compréhension des rôles et des flux d'agents
  • Cas d'utilisation et modèles de conception

Conception d'Agents et Outils Personalisés

  • Définition des objectifs, de la mémoire et du comportement des agents
  • Création et intégration d'outils personnalisés
  • Abstraction d'outils et conception modulaire

Agent Avancé Collaboration

  • Séquençage et synchronisation des tâches
  • Flux imbriqués et parallèles
  • Prise de décision multi-agent

Intégration API et Système

  • Appel d'API externes depuis les agents
  • Incorporation de sources de données en temps réel
  • Construction de pipelines et d'entrées dynamiques

Orchestration Déclenchée par Événements

  • Flux de travail basés sur des déclencheurs et événements personnalisés
  • Gestion des erreurs et logique de repli
  • Utilisation d'webhooks et de programmeurs

Surveillance, Tests et Optimisation

  • Observation du comportement et des performances des agents
  • Débogage des flux de travail et journalisation
  • Stratégies d'échellement et conseils pour l'optimisation

Mise en œuvre Pratique et Études de Cas

  • Implémentation d'un cas d'utilisation spécifique à un domaine
  • Étude de cas : automatisation entreprise avec CrewAI
  • Leçons apprises et meilleures pratiques

Synthèse et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Expérience en programmation Python
  • Compréhension des fondements de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec l'intégration d'API et les concepts d'architecture logicielle

Public cible

  • Ingénieurs en IA
  • Chercheurs
  • Architectes logiciels
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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