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
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