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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