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Course Outline
CrewAI 소개
- CrewAI와 그 목적에 대한 개요
- 자율 에이전트 협업의 실제 사용 사례
- 핵심 구성 요소: 에이전트, 역할, 작업, 흐름
CrewAI 설치 및 설정
- 설치 및 환경 설정
- 프로젝트 구조 및 기본 구성
- LLM 제공업체(OpenAI 등)와 연결
에이전트 역할 및 책임 정의
- 사용자 정의 에이전트 역할 생성
- 기능 및 책임 할당
- 컨텍스트 및 프롬프트 관리
작업 및 워크플로우 설계
- 작업 구조 및 의존성 이해
- 흐름을 사용하여 워크플로우 구현
- 다중 에이전트 작업 체인 및 조정
크루 테스트 및 디버깅
- 개발 모드에서 에이전트 실행
- 상호작용 및 로그 모니터링
- 설계 및 행동 반복
샘플 프로젝트 구축
- 콘텐츠 연구를 위한 간단한 에이전트 팀 설계
- 프로젝트 실행 및 결과 분석
- 변형 및 개선 탐구
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python 프로그래밍에 대한 기본 이해
- AI 에이전트 또는 LLM 개념에 대한 이해
- 에이전트 기반 시스템 구축에 대한 관심
대상
- 개발자
- 기술 리더
- AI 애호가
7 Hours