План на курса

Въведение в CrewAI и архитектурата на многозаемни системи

  • Общ преглед на концепциите и архитектурата на CrewAI
  • Разбиране на ролята и потоците на агентите
  • Употреби и дизайнирани модели

Проектиране на персонализирани агенти и инструменти

  • Дефиниране на цели, памет и поведение на агента
  • Създаване и интегриране на персонализирани инструменти
  • Абстракция на инструментите и модуларен дизайн

Напредък в съвместна работа между агенти

  • Последователност и синхронизация на задачите
  • Вложени и паралелни потоци
  • Съвместно вземане на решения от многозаемни системи

Интеграция с API и системи

  • Използване на външни API от агентите
  • Включване на реално-временни източници на данни
  • Създаване на потоци и динамични входи

Оркестриране с ориентир към събитията

  • Работилни потоци и персонализирани събития, базирани на тригерове
  • Обработка на грешки и логика за фолбак
  • Използване на вебхуки и планировачи

Наблюдение, тестирование и оптимизация

  • Наблюдение на поведението и производителността на агентите
  • Отстраняване на грешки в рабочите потоци и логиране
  • Стратегии за масштабиране и оптимизационни съвети

Практическа имплементация и изучаване на случаи

  • Имплементация на конкретен случай от определена област
  • Изучаване на случая: предприемачска автоматизация с CrewAI
  • Усвоени уроци и най-добрите практики

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с програмирането на Python
  • Разбиране на основите на ИИ и машинното обучение
  • Запознаност с концепциите за интеграция на API и архитектурата на софтуера

Целева група

  • Инженери по ИИ
  • Научни работници
  • Архитекти на софтуера
 14 часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории