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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