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Schulungsübersicht
Einführung in CrewAI und Multi-Agenten-Architektur
- Übersicht über Konzepte und Architektur von CrewAI
- Verständnis der Agentenrollen und -abläufe
- Anwendungsfälle und Designmuster
Erstellen benutzerdefinierter Agenten und Werkzeuge
- Definieren von Ziele, Speicher und Verhalten der Agenten
- Erstellen und Integrieren benutzerdefinierter Werkzeuge
- Toolabstraktion und modulares Design
Erweiterte Agentenfunktionen Collaboration
- Sequenzierung und Synchronisation von Aufgaben
- Verschachtelte und parallele Abläufe
- Multi-Agenten-Entscheidungsfindung
API und Systemintegration
- Aufrufen externer APIs durch Agenten
- Einfügen von Echtzeitdatenquellen
- Erstellen von Pipelines und dynamischen Eingaben
ereignisgesteuerte Orchestrierung
- Trigger-basierte Workflows und benutzerdefinierte Ereignisse
- Fehlerbehandlung und Fallback-Logik
- Verwendung von Webhooks und Planern
Überwachung, Testing und Optimierung
- Beobachten des Agentenverhaltens und der Leistung
- Debuggen von Workflows und Logging
- Skalierungsstrategien und Optimierungstipps
Praktische Implementierung und Fallstudien
- Implementieren eines domänenspezifischen Anwendungsfalls
- Fallstudie: Unternehmensautomatisierung mit CrewAI
- Erfahrungsberichte und Best Practices
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python Programmierung
- Grundverständnis von KI und maschinellem Lernen
- Kenntnisse in API-Integration und Softwarearchitekturkonzepten
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Forscher
- Softwarearchitekten
14 Stunden
