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Struttura del corso
Introduzione a CrewAI e all'Architettura Multi-Agente
- Panoramica dei concetti e dell'architettura di CrewAI
- Comprensione dei ruoli degli agenti e dei flussi di lavoro
- Casistiche d'uso e pattern di progettazione
Progettazione di Agenti Personalizzati e Strumenti
- Definizione degli obiettivi, della memoria e del comportamento degli agenti
- Creazione e integrazione di strumenti personalizzati
- Astrazione degli strumenti e design modulare
Collaborazione Avanzata tra Agenti
- Sequenziazione e sincronizzazione dei compiti
- Flussi annidati e paralleli
- Prendere decisioni con sistemi multi-agente
Integrazione di API e Sistemi
- Chiamata di API esterne dagli agenti
- Inclusione di fonti dati in tempo reale
- Costruzione di pipeline e input dinamici
Orchestrazione Basata su Eventi
- Flussi di lavoro basati su trigger e eventi personalizzati
- Gestione degli errori e logica di fallback
- Utilizzo di webhooks e pianificatori
Monitoraggio, Test e Ottimizzazione
- Osservazione del comportamento e delle prestazioni degli agenti
- Debugging dei flussi di lavoro e logging
- Strategie di scaling e consigli per l'ottimizzazione
Implementazione Pratica e Studi di Caso
- Implementazione di un caso d'uso specifico del dominio
- Studio di caso: automazione aziendale con CrewAI
- Lezioni apprese e best practice
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Esperienza di programmazione in Python
- Conoscenza dei principi fondamentali dell'IA e del machine learning
- Familiarità con l'integrazione delle API e i concetti di architettura software
Audience
- Ingegneri AI
- Ricercatori
- Architetti software
14 ore
