연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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