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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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