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Plan du cours
Introduction à CrewAI et à l'architecture multi-agent
- Aperçu des concepts et de l'architecture de CrewAI
- Compréhension des rôles et des flux d'agents
- Cas d'utilisation et modèles de conception
Conception d'agents et d'outils personnalisés
- Définition des objectifs, de la mémoire et du comportement des agents
- Création et intégration d'outils personnalisés
- Abstraction des outils et design modulaire
Collaboration avancée entre agents
- Séquencement et synchronisation des tâches
- Flux imbriqués et parallèles
- Prise de décision multi-agent
Intégration d'API et de systèmes
- Appels d'API externes depuis les agents
- Intégration de sources de données en temps réel
- Construction de pipelines et d'entrées dynamiques
Orchestration basée sur les événements
- Flux de travail basés sur des déclencheurs et événements personnalisés
- Gestion des erreurs et logique de fallback
- Utilisation de webhooks et planificateurs
Surveillance, test et optimisation
- Observation du comportement et des performances des agents
- Débogage de flux de travail et journalisation
- Stratégies d'évolutivité et conseils d'optimisation
Mise en œuvre pratique et études de cas
- Implémentation d'un cas d'utilisation spécifique à un domaine
- Étude de cas : automatisation d'entreprise avec CrewAI
- Leçons apprises et bonnes pratiques
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Expérience en programmation Python
- Compréhension des fondamentaux de l'IA et du machine learning
- Connaissance des concepts d'intégration d'API et d'architecture logicielle
Public cible
- Ingénieurs en IA
- Chercheurs
- Architectes logiciels
14 heures