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

Number of participants


Price per participant

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