Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in CrewAI und Multi-Agent-Architektur
- Überblick über CrewAI-Konzepte und Architektur
- Verständnis von Agentenrollen und -flüssen
- Anwendungsfälle und Designmuster
Entwicklung individueller Agents und Tools
- Definition von Agentenzielen, Speicher und Verhalten
- Erstellung und Integration individueller Tools
- Tool-Abstraktion und modulares Design
Erweiterte Zusammenarbeit von Agents
- Sequenzierung und Synchronisation von Aufgaben
- Geschachtelte und parallele Abläufe
- Multi-Agent-Entscheidungsfindung
API- und Systemintegration
- Aufrufe externer APIs durch Agents
- Einbindung von Echtzeitdatenquellen
- Aufbau von Pipelines und dynamischen Eingaben
Ereignisgesteuerte Orchestrierung
- Trigger-basierte Workflows und individuelle Ereignisse
- Fehlerbehandlung und Fallback-Logik
- Verwendung von Webhooks und Planern
Monitoring, Testing und Optimierung
- Beobachtung des Verhaltens und der Leistung von Agents
- Debugging von Workflows und Logging
- Skalierungsstrategien und Optimierungstipps
Praktische Umsetzung und Fallbeispiele
- Implementierung eines domänenspezifischen Anwendungsfalls
- Fallbeispiel: Unternehmensautomatisierung mit CrewAI
- learned lessons und Best Practices
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Grundlegende Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit API-Integration und Konzepten der Softwarearchitektur
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Forscher
- Softwarearchitekten
14 Stunden