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Struttura del corso
Introduzione a CrewAI
- Panoramica di CrewAI e il suo scopo
- Casistiche reali della collaborazione tra agenti autonomi
- Componenti principali: agenti, ruoli, attività, flussi
Installazione e Configurazione di CrewAI
- Installazione e configurazione dell'ambiente
- Struttura del progetto e configurazione base
- Connessione ai provider LLM (OpenAI, ecc.)
Definizione dei Ruoli e Responsabilità degli Agenti
- Creazione di ruoli personalizzati per gli agenti
- Assegnazione di capacità e responsabilità
- Gestione del contesto e dei prompt
Progettazione delle Attività e dei Flussi di Lavoro
- Comprendere le strutture e le dipendenze delle attività
- Implementazione dei flussi di lavoro utilizzando i flussi
- Catena e coordinamento delle azioni multi-agente
Testing e Debugging delle Squadre
- Esecuzione degli agenti in modalità di sviluppo
- Monitoraggio delle interazioni e dei log
- Iterazione sul design e sul comportamento
Costruire un Progetto di Esempio
- Progettazione di una semplice squadra di agenti per la ricerca di contenuti
- Esecuzione del progetto e analisi dei risultati
- Esplorazione delle varianti e miglioramenti
Riepilogo e Prossimi Passaggi
Requisiti
- Comprensione di base della programmazione Python
- Familiarità con il concetto di agenti AI o LLM
- Interesse per la costruzione di sistemi basati su agenti
Pubblico
- Sviluppatori
- Leader tecnici
- Enthusiasti di AI
7 ore