使用 Python 和 CrewAI 的 AI 代理

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：中级 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |时长：12 场讲座 ( 2h 57m )

你将学到什么

• 使用 CrewAI 构建多代理 AI 系统，使用 Python 进行自主研究、报告和通知
• 创建自定义工具，将 AI 代理连接到真实的 API、数据库、电子邮件服务和网络抓取工具
• 编排连续的多代理工作流程，让专业代理协作处理复杂的任务
• 将网络搜索、SQLite、Excel、Selenium、电子邮件和短信等外部服务集成到代理管道中

要求

• Python 基础知识

描述

大型语言模型可以回答问题，但它们不能自行行动。他们无法在网络上搜索当前信息、查询数据库、发送电子邮件或触发通知。本课程弥补了这一差距。您将学习如何构建自主人工智能代理系统，该系统不仅会思考，而且还会思考。

我们从基础开始：哪些里程碑塑造了现代人工智能，我们如何从简单的语言模型发展到代理人工智能，以及人工智能代理与聊天机器人的区别。您将了解关键概念——角色、目标、工具、任务和人员——并了解为什么多代理编排是当今应用人工智能中最强大的设计模式之一。

本课程的核心是 CrewAI，一个用于构建协作多智能体系统的 Python 框架。您将通过三个实践用例从零到功能齐全的代理管道，每个用例都建立在前一个用例的基础上

在用例 1（工具集成）中：

您将亲身体验知识切断问题，然后通过 SerperDevTool 为代理提供网络搜索访问权限来解决该问题。您还可以构建您的第一个自定义工具 – 使用 Brevo API 的电子邮件发送器 – 并编排一个双代理系统，其中一个代理进行研究，另一个代理通过电子邮件发送结果。

用例 2（数据库监控和自动报告）：

您可以构建用于 SQLite 查询和 Excel 报告生成的自定义工具。两个专业代理在连续的管道中协同工作：数据库专家识别库存较低的产品，报告专家生成 Excel 报告并发送电子邮件通知。此用例还演示了如何使用 DeepSeek 等替代法学硕士。

在用例 3（网页抓取和多渠道通知）中：

您构建了一个三代理系统，该系统使用 Selenium 从网站上抓取图书数据、发送专业摘要电子邮件并触发 SMS 确认。这是一个完整的多代理、多渠道自动化管道。

本课程结束时

您将了解如何定义具有特定角色的代理、构建连接到真实 API 和数据库的自定义工具、编排多代理工作流程以及将网络搜索、电子邮件、数据库、网络抓取和 SMS 等外部服务集成到您的代理系统中。一切都是通过实用、可运行的 Jupyter Notebook 进行教授的，您可以立即适应自己的项目。

无需具备 AI 代理经验 – 只需基本的 Python 知识即可开始使用。

本课程适合谁

• 中级 Python 开发人员
• 人工智能爱好者