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Plan du cours
Introduction à CrewAI et à l'architecture multi-agents
- Vue d'ensemble des concepts et de l'architecture de CrewAI
- Compréhension des rôles des agents et des flux de travail
- Cas d'utilisation et modèles de conception
Conception d'agents et d'outils personnalisés
- Définition des objectifs, de la mémoire et du comportement des agents
- Création et intégration d'outils personnalisés
- Abstraction des outils et conception modulaire
Collaboration avancée entre agents
- Séquençage et synchronisation des tâches
- Flux imbriqués et parallèles
- Prise de décision multi-agents
Intégration d'API et de systèmes
- Appel d'API externes depuis les agents
- Intégration de sources de données en temps réel
- Création de pipelines et d'entrées dynamiques
Orchestration pilotée par les événements
- Workflows basés sur des déclencheurs et événements personnalisés
- Gestion des erreurs et logique de repli
- Utilisation de webhooks et de planificateurs
Surveillance, tests et optimisation
- Observation du comportement et des performances des agents
- Débogage des workflows et journalisation (logging)
- Stratégies de mise à l'échelle et conseils d'optimisation
Implémentation pratique et études de cas
- Mise en œuvre d'un cas d'usage spécifique au domaine
- Étude de cas : automatisation d'entreprise avec CrewAI
- Enseignements tirés et bonnes pratiques
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en programmation Python
- Compréhension des fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
- Connaissance des concepts d'intégration d'API et d'architecture logicielle
Public cible
- Ingénieurs en IA
- Chercheurs
- Architectes logiciels
14 Heures