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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