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Plan du cours
Introduction à CrewAI
- Aperçu de CrewAI et de sa finalité
- Cas d'utilisation réels de la collaboration d'agents autonomes
- Composants clés : agents, rôles, tâches, flux
Installation et configuration de CrewAI
- Installation et configuration de l'environnement
- Structure du projet et configuration de base
- Connexion à des fournisseurs de LLM (OpenAI, etc.)
Définition des rôles et responsabilités des agents
- Création de rôles d'agents personnalisés
- Attribution de capacités et de responsabilités
- Gestion du contexte et des prompts
Conception de tâches et workflows
- Compréhension des structures de tâches et de leurs dépendances
- Mise en œuvre de workflows à l'aide de flux
- Enchaînement et coordination d'actions multi-agents
Test et débogage des groupes d'agents
- Exécution des agents en mode de développement
- Surveillance des interactions et des journaux
- Itération sur la conception et le comportement
Construction d'un projet d'exemple
- Conception d'une équipe simple d'agents pour la recherche de contenu
- Exécution du projet et analyse des résultats
- Exploration de variations et améliorations
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base du langage de programmation Python
- Connaissance des concepts d'agents AI ou de LLMs (Large Language Models)
- Intérêt pour la construction de systèmes basés sur des agents
Public cible
- Développeurs
- Responsables techniques
- Enthusiastes de l'IA
7 Heures