コース概要

CrewAIとマルチエージェントアーキテクチャの紹介

  • CrewAIの概念とアーキテクチャの概要
  • エージェントの役割とフローの理解
  • ユースケースと設計パターン

カスタムエージェントとツールの設計

  • エージェントの目標、メモリ、および動作の定義
  • カスタムツールの作成と統合
  • ツール抽象化とモジュール設計

高度なエージェント協調

  • タスクのシーケンス化と同期
  • ネストされたフローと並行フロー
  • マルチエージェント意思決定

APIとシステム統合

  • エージェントからの外部APIの呼び出し
  • 実時データソースの組み込み
  • パイプラインと動的入力の構築

イベント駆動型オーケストレーション

  • トリガーベースのワークフローとカスタムイベント
  • エラーハンドリングとフォールバックロジック
  • Webhookとスケジューラーの使用

監視、テスト、および最適化

  • エージェントの動作とパフォーマンスの観察
  • ワークフローのデバッグとログ記録
  • スケール戦略と最適化のヒント

実践的な実装と事例研究

  • ドメイン固有のユースケースの実装
  • 事例:CrewAIを使用したエンタープライズ自動化
  • 学んだ教訓とベストプラクティス

まとめと次なるステップ

要求

  • Pythonプログラミングの経験
  • AIと機械学習の基礎知識
  • API統合とソフトウェアアーキテクチャ概念への慣れ

対象者

  • AIエンジニア
  • 研究者
  • ソフトウェアアーキテクト
 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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