コース概要

CrewAIの紹介

  • CrewAIとその目的の概要
  • 自律的なエージェント協調の実際の使用例
  • 核心部品: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的な設定
  • LLMプロバイダー(OpenAIなど)との接続

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
  • フローユーザーによる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の実行
  • 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簡単なエージェントチームの設計
  • プロジェクトの実行と結果分析
  • 変更点と改善の検討

まとめと次なるステップ

要求

  • Pythonプログラミングの基本的な理解
  • AIエージェントやLLM(大規模言語モデル)の概念に親しんでいること
  • エージェントベースシステムの構築に関心があること

対象者

  • 開発者
  • 技術リード
  • 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

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