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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