문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
CrewAI와 다중 에이전트 아키텍처 개요
- CrewAI의 기본 개념 및 구조에 대한 설명
- 각 에이전트의 역할과 작업 흐름 파악하기
- 활용 사례와 설계 패턴 소개
맞춤형 에이전트 및 도구 설계
- 에이전트의 목표, 기억 기능 및 행동 방식 정의하기
- 커스텀 도구 생성 및 시스템에 통합하기
- 도구를 모듈화하여 재사용 가능하도록 설계하기
고급 에이전트 간 협업 방식
- 작업 순서 지정 및 동기화 방법
- 중첩된 워크플로우와 병렬 처리 기법
- 여러 에이전트 간 의사결정 프로세스
API 및 시스템 통합 방법
- 외부 API를 에이전트가 호출하는 방법
- 실시간 데이터 소스를 시스템에 반영하기
- 데이터 파이프라인 구축 및 동적 입력 처리
이벤트 기반 오케스트레이션 기술
- 트리거 기반의 워크플로우와 커스텀 이벤트 정의하기
- 오류 처리 및 예외 대응 전략
- 웹훅과 스케줄러 활용 방법
모니터링, 테스트 및 최적화 기법
- 에이전트의 동작 상태와 성능 측정하기
- 워크플로우 디버깅과 로그 분석 방법
- 시스템 확장 전략 및 최적화 팁
실제 구현 사례와 적용 방안
- 특정 도메인에 맞는 활용 시나리오 설계해보기
- 기업 환경에서의 CrewAI 자동화 적용 사례 소개
- 실무에서 얻은 교훈과 모범사례 공유하기
요약 및 향후 학습 방향 제시
요건
- Python 프로그래밍 경험이 있어야 합니다.
- AI 및 머신러닝 기본 개념에 대한 이해가 필요합니다.
- API 통합 및 소프트웨어 아키텍처 관련 지식이 도움이 됩니다.
수강 대상
- AI 엔지니어
- 연구원
- 소프트웨어 아키텍트
14 시간