コース概要

CrewAIの概要

  • CrewAIとその目的の概要
  • 自動エージェント協調の実世界でのユースケース
  • コアコンポーネント:エージェント、役割、タスク、フロー

CrewAIのインストールと設定

  • インストールと環境設定
  • プロジェクト構造と基本設定
  • LLMプロバイダー(OpenAIなど)への接続

エージェントの役割と責任の定義

  • カスタムエージェント役割の作成
  • 機能と責任の割り当て
  • コンテキストとプロンプトの管理

タスクとワークフローの設計

  • タスク構造と依存関係の理解
  • フローを使用したワークフローの実装
  • 複数エージェントアクションの連鎖と調整

クルーのテストとデバッグ

  • 開発モードでのエージェント実行
  • 交互作用とログの監視
  • デザインと動作の反復改善

サンプルプロジェクトの構築

  • コンテントレサーチ用の単純なチームエージェントの設計
  • プロジェクトの実行と結果分析
  • 変更点と改善点の探索

まとめと次回へのステップ

要求

  • Pythonプログラミングの基本的な理解
  • AIエージェントまたはLLMの概念に精通していること
  • エージェントベースシステムの構築に興味があること

対象者

  • 開発者
  • 技術リーダー
  • AI愛好家
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー