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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