План на курса

Въведение в CrewAI и архитектура на мулти-агентни системи

  • Обзор на концепциите и архитектурата на CrewAI
  • Разбиране на ролите и потоковете на агентите
  • Примери за използване и шаблони за дизайн

Проектиране на персонализирани агенти и инструменти

  • Определяне на целите, паметта и поведението на агентите
  • Създаване и интегриране на персонализирани инструменти
  • Абстракция и модулно проектиране на инструментите

Напреднали агенти Collaboration

  • Последователност и синхронизация на задачи
  • Вложени и паралелни потокове
  • Вземане на решения от повече от един агент

Интеграция на API и системи

  • Извикване на външни API от агентите
  • Включване на източници на реално време данни
  • Сграждане на конвейери и динамични входни данни

Оркестриране, базирано на събития

  • Потокове, базирани на тригери и персонализирани събития
  • Обработка на грешки и резервна логика
  • Използване на уебхукове и планиращи системи

Мониторинг, тестване и оптимизация

  • Наблюдение на поведението и производителността на агентите
  • Диагностика на потокове и логиране
  • Стратегии за масштабируемост и съвети за оптимизация

Практично приложение и случаи за изследване

  • Приложение на случаи за използване, специфични за областта
  • Случай за изследване: автоматизация на предприятие с CrewAI
  • Учени уроци и добри практики

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с програмиране Python
  • Разбиране на основите на Искусствен Интелигент и машинно обучение
  • Завършеност с интеграция на API и концепции на софтуерна архитектура

Целева аудитория

  • Инженери по Искусствен Интелигент
  • Изследователи
  • Софтуерни архитекти
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории