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Struttura del corso

Introduzione a CrewAI

  • Panoramica su CrewAI e sulle sue finalità
  • Esempi di applicazione pratica della collaborazione tra agenti autonomi
  • Componenti fondamentali: agenti, ruoli, compiti e flussi

Installazione e configurazione di CrewAI

  • Procedura di installazione e impostazione dell’ambiente
  • Struttura del progetto e configurazioni di base
  • Connessione ai servizi fornitori di LLM (ad esempio OpenAI)

Definizione dei ruoli e delle responsabilità degli agenti

  • Creazione di ruoli personalizzati per gli agenti
  • Assegnazione di capacità e compiti specifici agli agenti
  • Gestione del contesto e delle istruzioni da fornire agli agenti

Progettazione di compiti e flussi di lavoro

  • Comprensione della struttura e delle dipendenze tra i vari compiti
  • Realizzazione di flussi di lavoro utilizzando le funzionalità di CrewAI
  • Coordinamento e concatenamento delle azioni dei diversi agenti

Test e debug degli agenti

  • Esecuzione degli agenti in modalità di sviluppo
  • Monitoraggio delle interazioni e analisi dei log generati
  • Iterazione per ottimizzare il design e il comportamento degli agenti

Sviluppo di un progetto di esempio

  • Progettazione di una semplice squadra di agenti per la ricerca di contenuti
  • Esecuzione del progetto e analisi dei risultati ottenuti
  • Esplorazione di varie alternative e migliorie possibili

Riassunto e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenze di base della programmazione in Python
  • Familiarità con i concetti relativi agli agenti AI o ai LLM
  • Interesse nello sviluppo di sistemi basati su agenti

Destinatari

  • Sviluppatori
  • Responsabili tecnici
  • Appassionati di intelligenza artificiale
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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