fc-workshop-track-2
wandb/fc-workshop-track-2
A comprehensive workshop repository focused on building, optimizing, and evaluating production-ready multi-agent AI systems using CrewAI and Weave.
14 17No licenseUpdated 2025-10-15
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FairOverview
This workshop provides hands-on modules in Jupyter notebooks to architect autonomous agents, integrate dynamic tools, implement multi-agent coordination for crisis management scenarios, and apply LLM-as-a-Judge evaluations and performance optimizations.
Capabilities
- ▸Multi-agent orchestration and coordination
- ▸Pydantic-based structured outputs for agent communication
- ▸LLM application evaluation and tracing
- ▸Performance optimization and latency reduction
Best for
Building and orchestrating multi-agent systems using CrewAI, Implementing LLM-as-a-Judge evaluation and agent performance tracking with Weave, Simulating smart city crisis management across grid, emergency, and traffic domains
Evoa Score breakdown= Σ (score × weight)
49Task usefulness20%77 → +15.4
実タスクにどれだけ役立つか（機能の豊富さ・用途の明確さ）。 — AIによるcapabilities/use-cases解析
Code quality15%85 → +12.8
実装・指示の品質。 — AIによるSKILL.md/README解析
Maintenance15%50 → +7.5
リポジトリがどれだけ活発に保守されているか。 — GitHub 最終push日時の新しさ
Documentation12%25 → +3.0
ドキュメントの充実度・分かりやすさ。 — README/独自要約の情報量
Security15%80 → +12.0
危険・不審な挙動が無いか。 — AIによるセキュリティレビュー
Originality10%40 → +4.0
ありふれたラッパーではない独自性。 — AIによる独自性判定
Popularity8%42 → +3.4
コミュニティの採用度。 — GitHub Stars/Forks（対数スケール）
Compatibility5%0 → +0.0
対応AIエージェントの広さ。 — AIによる対応エージェント判定
Weighted total58.0 / 100
ライセンス不明/制限あり（Red）のSkillは総合スコアに0.85倍の補正を適用します。 ランキングはこのScoreのみで決まり、広告で変わりません。 算出方法の詳細 →
Security considerations
Requires third-party API keys and external service connections which should be managed securely via environment variables.
Categories
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