Multi AI Agent Systems with crewAI

Multi AI Agent Systems with crewAI

介绍： 这个全新的课程由DeepLearning.AI推出，名为《Multi AI Agent Systems with crewAI》。通过这一课程，学习者将能够超越单个大型语言模型（LLM）的性能，通过自然语言设计和提示AI代理团队。

我很高兴向大家介绍“多人工智能代理系统与crewAI”。这门课程是与crewAI合作开发的，由crewAI的创始人兼CEO Joao Mourn授课。我非常享受与crewAI的互动过程，这是一种非常简单友好的方式来构建多个基于大型语言模型的代理，这些代理可以互相交流并委派任务，从而集体完成复杂且富有成效的工作流程。

crewAI被许多开发者用来构建小型AI研究团队，进行在线研究和撰写报告，或是阅读企业文件并提供分析。还有许多令人兴奋和创意十足的用例，比如模拟产品经理和用户以获取产品反馈，或者在制造工厂监控传感器，以便在需要进一步调查时发出警报。

通过多代理协作，每个代理扮演特定角色并执行具体任务，他们可以在定义的角色下共享和请求信息。这有助于将复杂任务分解成更易管理、更窄的任务，让个别基于大型语言模型的代理完成。

我很高兴向大家介绍今天的讲师，Joao。他在需要一个更好的工具来创建代理时创办了crewAI，帮助他撰写LinkedIn帖子。Joao在这方面经验丰富，设计了一整套供多个代理执行的工作流。

非常感谢你，Andrew！我对此感到无比兴奋。多代理系统有着巨大的潜力，我被一些实际应用的案例震撼到了；各大公司已经在生产中部署这些多代理系统了。AI代理将在未来十年成为商业构建的重要组成部分，并且会不断发展。我们希望确保工程师能够掌握构建这些新AI系统的更多知识和技能。

因此，在这门课程中，你将全面了解多AI代理系统。我们将一起讨论其主要组成部分，并深入探讨每一个细节，包括工具、记忆、护栏、代理合作，以及更多内容。有一件让我惊讶的事情是，我在使用crewAI时，不仅发现它非常高效，而且其乐无穷。可以快速创建多个代理并让它们协同工作。

我相信你也会觉得很有趣，去创建你自己的代理，给它们分配任务，然后看到这些你刚创建的代理只用几行代码就能相互协作并完成任务。我真的希望你能享受这门课程，我们课程里见！