Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar ke dalam CrewAI dan Arsitektur Multi-Agen

  • Gambaran umum mengenai konsep serta arsitektur CrewAI
  • Memahami peran agen serta alur kerjanya
  • Kasus penggunaan dan pola desain yang umum digunakan

Merancang Agen dan Tools Khusus

  • Menentukan tujuan, memori, serta perilaku agen
  • Membuat serta mengintegrasikan tools khusus ke dalam sistem
  • Abstraksi tool dan desain modular

Kolaborasi Antar-Agen Tingkat Lanjut

  • Urutan serta sinkronisasi tugas antar agen
  • Alur kerja bersarang maupun paralel
  • Pengambilan keputusan secara kolektif oleh beberapa agen

Integrasi Sistem dan API Eksternal

  • Memanggil API eksternal dari dalam sistem agen
  • Mengakses serta mengintegrasikan sumber data secara real-time
  • Membangun saluran pemrosesan data dan input dinamis

Orkestrasi Berbasis Peristiwa

  • Alur kerja yang dipicu oleh peristiwa serta pembentukan event khusus
  • Penanganan kesalahan serta mekanisme fallback
  • Pemanfaatan webhook dan alat penjadwalan

Pemantauan, Pengujian, serta Optimasi Sistem

  • Mengamati perilaku dan kinerja agen secara kontinu
  • Proses debugging alur kerja beserta pencatatan log-nya
  • Strategi skalabilitas serta tips optimisasi performa

Implementasi Praktis dan Studi Kasus

  • Mengimplementasikan contoh nyata sesuai bidang spesifik penggunaan
  • Studi kasus: Otomatisasi skala perusahaan dengan CrewAI
  • Pelajaran penting serta praktik terbaik dalam penerapan sistem ini

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengalaman dalam pemrograman Python
  • Pemahaman dasar mengenai konsep AI dan machine learning
  • Pengetahuan tentang integrasi API serta konsep arsitektur perangkat lunak

Target Peserta

  • Insinyur AI
  • Peneliti
  • Arsitek perangkat lunak
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait