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

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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