Đề cương khóa học

Giới thiệu về CrewAI và kiến trúc đa đại lý

  • Tổng quan về các khái niệm và kiến trúc của CrewAI
  • Hiểu về vai trò và quy trình của đại lý
  • Trường hợp sử dụng và mô hình thiết kế

Thiết kế Đại lý và Công cụ Tùy chỉnh

  • Định nghĩa mục tiêu, bộ nhớ và hành vi của đại lý
  • Tạo và tích hợp công cụ tùy chỉnh
  • Trừu tượng hóa công cụ và thiết kế mô-đun

Đại lý Nâng cao Collaboration

  • Xắp xếp và đồng bộ hóa tác vụ
  • Lưu lượng lồng nhau và song song
  • Quyết định đa đại lý

API và Tích hợp Hệ thống

  • Gọi các API bên ngoài từ đại lý
  • Thêm nguồn dữ liệu thời gian thực
  • Xây dựng luồng làm việc và đầu vào động

Hoạch định Sự kiện-Điều khiển

  • Lưu lượng dựa trên sự kích hoạt và sự kiện tùy chỉnh
  • Xử lý lỗi và logic thay thế
  • Sử dụng webhook và lịch trình

Giám sát, Kiểm thử và Tối ưu hóa

  • Quan sát hành vi và hiệu suất của đại lý
  • Gỡ lỗi lưu lượng làm việc và ghi nhật ký
  • Chiến lược mở rộng và mẹo tối ưu hóa

Triển khai Thực tế và Phân tích Trường hợp

  • Triển khai trường hợp sử dụng chuyên ngành
  • Phân tích trường hợp: tự động hóa doanh nghiệp với CrewAI
  • Bài học và thực hành tốt nhất

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Requirements

  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Hiểu biết về nền tảng trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Quen thuộc với việc tích hợp API và các khái niệm kiến trúc phần mềm

Đối tượng tham gia

  • Kỹ sư trí tuệ nhân tạo
  • Nghiên cứu viên
  • Kiến trúc sư phần mềm
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories