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Schulungsübersicht
Einführung in CrewAI und Multi-Agent-Architektur
- Überblick über Konzepte und Architektur von CrewAI
- Verständnis der Rollen und Abläufe von Agenten
- Anwendungsfälle und Design-Patterns
Entwurf maßgeschneiderter Agenten und Tools
- Festlegung von Zielen, Gedächtnis und Verhalten der Agenten
- Erstellung und Integration benutzerdefinierter Tools
- Tool-Abstraktion und modulares Design
Fortgeschrittene Zusammenarbeit von Agenten
- Sequenzierung und Synchronisierung von Aufgaben
- Verschachtelte und parallele Abläufe
- Multi-Agent-Entscheidungsfindung
API- und Systemintegration
- Aufruf externer APIs durch Agenten
- Einbindung von Echtzeit-Datenquellen
- Aufbau von Pipelines und dynamischen Eingaben
Ereignisgesteuerte Orchestrierung
- Workflow-Auslösung durch Trigger und benutzerdefinierte Events
- Fehlerbehandlung und Fallback-Logik
- Verwendung von Webhooks und Planern (Schedulers)
Überwachung, Testen und Optimierung
- Beobachtung des Verhaltens und der Leistung von Agenten
- Debugging von Workflows und Logging
- Skalierungsstrategien und Optimierungstipps
Praktische Implementierung und Fallbeispiele
- Implementierung eines anwendungsspezifischen Use-Cases
- Fallstudie: Unternehmensautomatisierung mit CrewAI
- Erkenntnisse und Best Practices
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Grundlagenverständnis von KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit API-Integration und Software-Architekturkonzepten
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Forscher
- Software-Architekten
14 Stunden