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コース概要
CrewAIの紹介
- 多エージェントシステムの概要
- キーコンセプト:エージェント、役割、タスク、およびツール
- CrewAIがワークフロー自動化にどのように適合するか
CrewAIプロジェクトのセットアップ
- 依存関係のインストールとプロジェクトの初期化
- 基本的な構成と環境設定
- Crewクラスとフローストラクチャの理解
ワークフロー自動化のためのエージェント設計
- エージェントの責任とパーソナリティの定義
- 特定のタスクに特化したエージェントの作成
- 協調的なタスケク実行戦略
ツール統合とエージェント間通信
- 標準ツールとカスタムツールの使用
- エージェント間でのコンテキストとメモリの交換
- リアルタイム協調と順次ロジック
実際のワークフローのオーケストレーション
- 業務プロセス(例:チケットのトリアージ)のフロー構築
- DevOpsパイプラインと監視タスクの自動化
- 動的なタスク分岐と条件処理
外部システムとの接続
- API、ウェブフック、およびサードパーティツールの使用
- 外部イベントからのCrewAIスケジューリングとトリガー
- ワークフローのログ、監視、およびデバッグ
ケーススタディとハンズオンラボ
- 小売注文処理の自動化
- 顧客サポートチケットの分類と応答
- CrewAIエージェントを使用したCI/CDオーケストレーション
まとめと次ステップ
要求
- Pythonプログラミングの経験
- ワークフロー自動化概念の理解
- APIと基本的なDevOps実践の知識
対象者
- 自動化エンジニア
- プロセスアナリスト
- DevOpsスペシャリスト
14 時間