コース概要

エンタープライズグレードのCrewAIの紹介

  • 核心的な原則とアーキテクチャの再確認
  • 生産準備のための重要な考慮事項
  • エンタープライズ統合パターンの概要

スケーラビリティと信頼性の構築

  • 複数のエージェントを管理し、スケーリングする。
  • エラーハンドリングとリトライ
  • 並列処理とタスクのオーケストレーション

エンタープライズシステムとの統合

  • 外部APIやデータベースへの接続
  • Slack、メール、チケットシステムとの統合
  • 認証と安全なデータフロー

ワークフローオートメーションパターン

  • 再利用可能なフローとエージェントのモジュール性
  • タスクのスケジューリングとトリガー
  • 事例研究:HRやITサポートワークフローの自動化

監視と診断

  • ロギングと観測性のベストプラクティス
  • エージェント行動を監視するためのダッシュボードの使用
  • アラート、メトリック、および問題トレーシング

デプロイメントとメンテナンス

  • DockerまたはKubernetesを使用したCrewAIのデプロイメント
  • CrewAIシステムのCI/CDパイプライン
  • 設定とアップデートの管理

セキュリティとガバナンス

  • ロールベースのアクセス制御と監査ログ
  • データプライバシーとコンプライアンスの考慮事項
  • エージェント通信と実行環境のセキュリティ化

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの経験
  • APIと基本的なDevOps実践の知識
  • 自動化とオーケストレーション概念の理解

対象者

  • エンタープライズアーキテクト
  • ITマネージャー
  • ソリューションアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー