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Schulungsübersicht
Einführung in CrewAI und die Multi-Agenten-Architektur
- Überblick über CrewAI-Konzepte und -Architektur
- Verständnis von Agentenrollen und Abläufen
- Anwendungsfälle und Designmuster
Entwerfen benutzerdefinierter Agenten und Tools
- Definieren von Agentenziele, -gedächtnis und -verhalten
- Erstellen und Integrieren benutzerdefinierter Tools
- Tool-Abstraktion und modulares Design
Fortgeschrittene Agentenzusammenarbeit
- Sequenzierung und Synchronisierung von Aufgaben
- Verschachtelte und parallele Abläufe
- Entscheidungsfindung in Multi-Agentensystemen
API- und Systemintegration
- Aufrufen externer APIs von Agenten
- Integration von Echtzeit-Datenquellen
- Erstellen von Pipelines und dynamischen Eingaben
Ereignisgesteuerte Orchestrierung
- Ereignisbasierte Workflows und benutzerdefinierte Ereignisse
- Fehlerbehandlung und Fallback-Logik
- Verwenden von Webhooks und Schedulern
Überwachung, Testen und Optimierung
- Beobachten des Agentenverhaltens und der Leistung
- Debuggen von Workflows und Protokollierung
- Skalierungsstrategien und Optimierungstipps
Praktische Implementierung und Fallstudien
- Implementieren eines domänenbezogenen Anwendungsfalls
- Fallstudie: Unternehmensautomatisierung mit CrewAI
- Gelernte Lektionen und Best Practices
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit API-Integration und Softwarearchitekturkonzepten
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Forscher
- Softwarearchitekten
14 Stunden