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コース概要

1. CrewAI入門

  • マルチエージェントシステム概論
  • エージェント/役割/タスク/ツールの基本コンセプト
  • CrewAIがワークフロー自動化において果たす役割説明

2. CrewAIプロジェクトの初期設定

  • 必要な依存パッケージのインストールおよびプロジェクト作成
  • 基本設定ファイルや環境構築手順
  • Crewクラスとワークフロー構造の把握方法

3. ワークフロー自動化に向けたエージェント設計法

  • 各エージェントが担うべき役割や個性の定義方法
  • 目的別・タスクごとに最適な専門型エージェントの作り方
  • 複数エージェントが協力して遂行する戦略例

4. ツール統合およびエージェント間コミュニケーション

  • 標準・カスタム作成された各種ツールの利用法
  • 情報や記憶を複数エージェント間で共有する手法
  • リアルタイムでの連携および手順的な処理フローの実装

5. 現実のビジネス課題への適用方法

  • チケット管理などの業務プロセスの自動化例
  • DevOpsパイプラインや監視タスクの自動処理手法
  • 条件分岐を伴う複雑なタスクフローの作成方法

6. 外部システムとの接続

  • APIやWebhook、サードパーティツールとの連携実践
  • 外部イベント発動に合わせたCrewAIの起動方法
  • ワークフローのログ管理および問題診断法

7. 具体事例研究と実践演習

  • 小売業務における注文処理自動化例
  • 顧客サポートチケット分類・対応作業の手順化手法
  • CrewAIを活用したCI/CD運用管理実践例

8. 講義総括および今後の学習指針

要求

  • Pythonプログラミング経験があること
  • ワークフロー自動化の基礎知識があること
  • APIの利用や基本的なDevOps実務に親しみがあること

受講対象者

  • 自動化エンジニア
  • プロセス分析担当者
  • DevOps専門家
 14 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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