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Struttura del corso
Introduzione a CrewAI e all’architettura dei sistemi multi-agente
- Panoramica sui concetti e sull’architettura di CrewAI
- Comprendere i ruoli degli agenti e i flussi operativi
- Casistiche d’uso e modelli di progettazione consigliati
Progettazione di agenti e strumenti personalizzati
- Definizione degli obiettivi, della memoria e del comportamento degli agenti
- Creazione e integrazione di strumenti personalizzati
- Astrazione degli strumenti e progettazione modulare
Collaborazione avanzata tra agenti
- Sequenziamento e sincronizzazione delle attività
- Gestione di flussi annidati e paralleli
- Processi decisionali congiunti tra più agenti
Integrazione di API e sistemi esterni
- Utilizzo di API esterne da parte degli agenti
- Integrazione di fonti di dati in tempo reale
- Creazione di pipeline e gestione dinamica degli input
Orchestrazione basata su eventi
- Flussi di lavoro attivati da eventi e creazione di eventi personalizzati
- Gestione degli errori e logica di fallback
- Utilizzo di webhook e scheduler per il controllo temporale
Monitoraggio, testing e ottimizzazione
- Osservazione del comportamento e delle prestazioni degli agenti
- Debugging dei flussi di lavoro e registrazione delle operazioni
- Strategie di scalabilità e suggerimenti per l’ottimizzazione
Implementazione pratica e casi d’uso emblematici
- Realizzazione di un caso d’uso specifico per il proprio settore
- Caso studio: automazione aziendale con CrewAI
- Insegnamenti derivati e best practice da applicare
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza nella programmazione in Python
- Conoscenza dei fondamenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Familiarità con i concetti di integrazione API e architettura software
Destinatari del corso
- Ingegneri specializzati in intelligenza artificiale
- Ricercatori
- Architetti software
14 ore