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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