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Schulungsübersicht

Einführung in CrewAI sowie Architektur von Multi-Agenten-Systemen

  • Überblick über die Konzepte und Architektur von CrewAI
  • Verständnis für Agentenrollen und -abläufe
  • Anwendungsfälle sowie Entwurfsmuster

Konzeption maßgeschneiderter Agenten und Tools

  • Festlegung von Zielen, Speicherung sowie Verhalten der Agenten
  • Erstellung und Einbindung benutzerdefinierter Werkzeuge
  • Abstraktion von Tools sowie modulare Gestaltung

Fortgeschrittene Zusammenarbeit zwischen Agenten

  • Sequenzierung und Synchronisation von Aufgaben
  • Geschachtelte sowie parallele Arbeitsabläufe
  • Entscheidungsfindung in Multi-Agenten-Szenarien

API-Integration und Systemanbindung

  • Aufruf externer APIs durch Agenten
  • Einbeziehung von Echtzeit-Datenquellen
  • Aufbau von Datenpipelines sowie dynamischer Eingaben

Ereignisgesteuerte Orchestrierung

  • Workflows, die durch Ereignisse ausgelöst werden, sowie benutzerdefinierte Events
  • Fehlerbehandlung und Ausweichmechanismen
  • Verwendung von Webhooks und Zeitplänen

Überwachung, Testen sowie Optimierung

  • Beobachtung des Agentenverhaltens und der Leistungsdaten
  • Debugging von Workflows sowie Protokollierung
  • Skalierungsstrategien sowie Optimierungstipps

Praktische Umsetzung und Fallstudien

  • Implementierung eines branchenspezifischen Anwendungsfalls
  • Fallbeispiel: Unternehmensautomatisierung mittels CrewAI
  • Erfahrungen sowie bewährte Vorgehensweisen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Programmierung mit Python
  • Grundkenntnisse im Bereich KI und maschinelles Lernen
  • Kenntnis von API-Integration sowie Konzepten der Softwarearchitektur

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure
  • Forscher
  • Softwarearchitekten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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