Plan du cours

Introduction à CrewAI et à l'architecture multi-agent

  • 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 d'outils personnalisés

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

Collaboration avancée entre agents

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

Intégration d'API et de systèmes

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

Orchestration basée sur les événements

  • Flux de travail basés sur des déclencheurs et événements personnalisés
  • Gestion des erreurs et logique de fallback
  • Utilisation de webhooks et planificateurs

Surveillance, test et optimisation

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

Mise en œuvre pratique et études de cas

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

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Expérience en programmation Python
  • Compréhension des fondamentaux de l'IA et du machine learning
  • Connaissance des concepts d'intégration d'API et d'architecture logicielle

Public cible

  • Ingénieurs en IA
  • Chercheurs
  • Architectes logiciels
 14 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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