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

Teilnehmerzahl


Preis pro Teilnehmer

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