Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan ke CrewAI dan Arsitektur Multi-Agent
- Gambaran umum konsep dan arsitektur CrewAI
- Pemahaman peran agen dan aliran kerja
- Kasus penggunaan dan pola desain
Mendesain Agen dan Alat Kustom
- Menentukan tujuan agen, memori, dan perilaku
- Membuat dan mengintegrasikan alat kustom
- Abstraksi alat dan desain modular
Kolaborasi Agen Lanjutan
- Penyusunan ulang dan sinkronisasi tugas
- Aliran bersarang dan paralel
- Pengambilan keputusan multi-agent
Integrasi API dan Sistem
- Memanggil API eksternal dari agen
- Mengintegrasikan sumber data real-time
- Membangun pipa dan input dinamis
Orkestrasi Berbasis Peristiwa
- Alur kerja berbasis pemicu dan peristiwa kustom
- Penanganan kesalahan dan logika fallback
- Menggunakan webhook dan scheduler
Pemantauan, Pengujian, dan Optimasi
- Memantau perilaku agen dan kinerja
- Men-debug alur kerja dan logging
- Strategi penskalaan dan tips optimasi
Implementasi Praktis dan Studi Kasus
- Mengimplementasikan kasus penggunaan spesifik domain
- Studi kasus: otomatisasi perusahaan dengan CrewAI
- Pelajaran yang dipelajari dan praktik terbaik
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dengan pemrograman Python
- Pemahaman tentang dasar-dasar AI dan machine learning
- Kenalan dengan konsep integrasi API dan arsitektur perangkat lunak
Audience
- Insinyur AI
- Peneliti
- Arsitek perangkat lunak
14 Jam