LLMs 和 Agents 在 DevOps 工作流程中 培训
LLMs和自主代理框架如AutoGen和CrewAI正在重新定义DevOps团队如何通过模拟人类协作和决策来自动化任务,例如变更跟踪、测试生成和警报分类。
本课程为讲师主导的培训(线上或线下),面向希望设计和实施由大型语言模型(LLMs)和多代理系统驱动的DevOps自动化工作流程的高级工程师。
培训结束后,学员将能够:
- 将基于LLM的代理集成到CI/CD工作流程中,实现智能自动化。
- 使用代理自动化测试生成、提交分析和变更摘要。
- 协调多个代理进行警报分类、生成响应和提供DevOps建议。
- 使用开源框架构建安全且可维护的代理驱动工作流程。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行动手操作。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
课程大纲
LLMs与Agent框架简介
- 大型语言模型在基础设施自动化中的概述
- 多Agent工作流程的关键概念
- AutoGen、CrewAI和LangChain:DevOps中的使用案例
为DevOps任务设置LLM Agents
- 安装AutoGen并配置Agent配置文件
- 使用OpenAI API和其他LLM提供者
- 设置工作空间和CI/CD兼容的环境
自动化测试与代码质量工作流程
- 提示LLMs生成单元和集成测试
- 使用Agent执行Linting、提交规则和代码审查指南
- 自动化的拉取请求摘要和标记
LLM Agents用于警报处理与变更检测
- 设计用于管道故障警报的响应Agent
- 使用语言模型分析日志和追踪
- 主动检测高风险变更或错误配置
DevOps中的多Agent协调
- 基于角色的Agent协调(规划者、执行者、审查者)
- Agent消息循环与记忆管理
- 关键系统中的人机交互设计
安全性、Go治理与可观测性
- 处理基础设施中的数据暴露和LLM安全性
- 审计Agent行为并限制范围
- 跟踪管道行为和模型反馈
实际Use Case案例与自定义场景
- 设计用于事件响应的Agent工作流程
- 将Agent与GitHub Actions、Slack或Jira集成
- DevOps中扩展LLM集成的最佳实践
总结与下一步
要求
- 具备DevOps工具和管道自动化的经验
- 熟悉Python和基于Git的工作流程
- 了解LLM或接触过提示工程
受众
- 创新工程师和AI集成平台负责人
- 在DevOps或自动化领域工作的LLM开发者
- 探索智能代理框架的DevOps专业人员
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- 实现Mastra代理与外部服务之间的API驱动集成。
- 将企业数据系统和工具连接到自动化代理工作流。
- 应用安全数据交换和身份验证的最佳实践。
- 设计可扩展、可维护且生产就绪的集成层。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 动手实践集成工程与API练习。
- 使用真实企业场景进行实时实验室实现。
课程定制选项
- 可根据要求提供定制的API场景、企业系统映射或数据集成工作坊。
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课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
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- 仅使用开源组件设计AIOps架构。
- 从日志、指标和追踪中收集并标准化数据。
- 应用ML模型来检测异常并预测事件。
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- 了解 AgentCore 在 AI 代理开发中的核心功能。
- 使用托管服务设计和配置简单的 AI 代理。
- 集成工作流以增强代理功能。
- 在生产环境中部署和监控 AI 代理。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 使用 AgentCore 服务的实践操作。
- 从代理概念到部署的指导练习。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
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培训结束后,学员将能够:
- 理解 AgentCore 的架构和组件。
- 使用 Runtime 和 Gateway 部署和管理 AI 代理。
- 实现持久化内存和有状态的交互。
- 应用身份、可观测性和合规性控制。
- 为企业级工作流设计多代理系统。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 使用 AgentCore 的 AWS 实验室实践环节。
- 部署和监控场景的实践练习。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
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本课程为讲师指导的培训(线上或线下),面向希望将 AIOps 工具集成到其现有可观测性堆栈和操作工作流中的中级企业 IT 团队。
通过本培训,参与者将能够:
- 配置并将 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 集成到统一的 AIOps 架构中。
- 使用 AI 驱动的分析,关联分布式系统中的指标、日志和事件。
- 通过内置和自定义工作流,自动化事件检测、优先级排序和响应。
- 优化性能,减少 MTTR,并在企业规模上提高操作效率。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程申请定制培训,请联系我们安排。
实施 AIOps 与 Prometheus、Grafana 及 ML
14 小时Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具,而机器学习通过提供预测性和智能化的洞察,增强了这些工具,以自动化运维决策。
本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向中级可观测性专业人员,旨在通过整合 AIOps 实践,使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术,实现监控基础设施的现代化。
在培训结束时,参与者将能够:
- 配置 Prometheus 和 Grafana,以实现跨系统和服务的可观测性。
- 收集、存储和可视化高质量的时间序列数据。
- 应用机器学习模型进行异常检测和预测。
- 基于预测性洞察构建智能告警规则。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
保护AI代理:使用AgentCore实现身份识别、可观测性和合规性
14 小时AgentCore 提供内置的身份、可观测性和合规性功能,使组织能够在企业环境中负责任地部署AI代理。
本次由讲师主导的培训(线上或线下)面向希望使用 Amazon Bedrock AgentCore 设计和操作安全、可审计且合规的AI代理系统的高级从业者。
通过本培训,参与者将能够:
- 为代理实施企业身份和权限模型。
- 通过结构化日志、指标和跟踪实现可观测性。
- 应用合规控制以符合监管框架。
- 审计代理活动并维护安全的会话级控制。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 使用AWS安全和监控工具进行实践操作。
- 在受监管的企业环境中进行案例研究。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
使用Mastra开发AI代理
14 小时本课程为讲师指导的培训(线上或线下),面向中级软件开发人员和工程团队,旨在帮助他们使用Mastra构建可扩展、可观察的AI系统。
通过本培训,学员将能够:
- 理解Mastra的架构及其如何与LLM和外部API集成。
- 使用TypeScript设计和实现AI代理和工作流程。
- 使用Mastra的可观察性和内存工具监控和提升代理性能。
- 利用Mastra的框架功能部署生产就绪的AI应用。
Mastra调试、评估与AI代理质量保证
21 小时Mastra是一个框架,提供结构化工具,用于评估、调试和确保在复杂工作流程中运行的AI代理的可靠性。
本课程为讲师指导的培训(线上或线下),面向希望严格测试代理行为、提高可靠性并实施可衡量评估流程的中级从业者。
培训结束后,学员将能够:
- 应用调试技术,识别并纠正代理行为问题。
- 使用结构化指标、基准和质量评分评估代理。
- 实施工具和工作流程,跟踪可靠性、漂移和幻觉。
- 设计QA策略,确保持续且可预测的代理性能。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 实际操作调试与评估练习。
- 使用可观测性工具进行代理行为的实时实验室分析。
课程定制选项
- 可根据要求安排定制的可靠性测试场景和行业特定的QA方法。
Mastra运维与生产工程:部署与扩展AI代理
21 小时Mastra是一个操作框架,旨在简化和优化AI代理在生产环境中的部署、扩展和生命周期管理。
本课程为讲师指导的培训(线上或线下),面向中高级技术专业人员,帮助他们可靠且高效地在生产系统中操作AI代理。
培训结束后,学员将能够:
- 将基于Mastra的AI代理部署到受控的生产级环境中。
- 使用平台原语进行水平和垂直扩展。
- 实施可观测性管道,以跟踪代理的行为和性能。
- 优化运行时配置,以减少延迟、成本和操作风险。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 专注于实际部署场景的动手练习。
- 使用容器化和编排环境进行实时实验。
课程定制选项
- 可根据要求定制主题、动手实验或行业特定场景。
Mastra工作流自动化与多代理编排
21 小时Mastra是一个框架,能够在分布式系统中实现复杂的工作流自动化和多个AI代理的协调。
本课程为讲师主导的培训(线上或线下),面向中级从业者,旨在帮助他们设计、编排和操作大规模的多代理工作流。
通过完成本培训,学员将掌握以下技能:
- 使用Mastra的编排功能设计复杂的工作流。
- 协调多个代理执行并行或依赖任务。
- 实施工作流执行的监控和调试工具。
- 优化编排逻辑,提高可靠性、吞吐量和自动化效率。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 动手实践工作流设计与自动化练习。
- 在容器化的实验环境中进行实际实施。
课程定制选项
- 可根据需求提供定制的自动化场景、企业集成或工作流模式。