LLMs and Agents in DevOps Workflows 培训

AutoGen 是一个来自 Microsoft 的开源框架，用于构建使用 LLM、工具、记忆和用户交互的多代理应用程式。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对希望使用 AutoGen 的 Python 基础 API、函数调用功能和模组化工具链来设计和部署深度定制代理的高级开发者和架构师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 开发具有角色特定逻辑和工具路由的定制代理。
• 使用高级函数调用和上下文切换构建动态工作流程。
• 在代理团队中实施记忆模组和计划框架。
• 处理多代理错误状态和自适应重试机制。

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践操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对中高阶专业人士，旨在将Read AI与Slack、CRM系统和Notion等平台整合，以自动化工作流程并提升团队效率。

培训结束后，学员将能够：

• 将Read AI与Slack、Salesforce、Notion及类似工具连接。
• 自动化跨平台的会议摘要和行动项目交付。
• 将Read AI数据与CRM系统和任务看板同步。
• 排查整合问题，并根据团队需求优化配置。

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) is increasingly being used to predict incidents before they occur and automate root cause analysis (RCA) to minimize downtime and accelerate resolution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level IT professionals who wish to implement predictive analytics, automate remediation, and design intelligent RCA workflows using AIOps tools and machine learning models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Build and train ML models to detect patterns leading to system failures.
• Automate RCA workflows based on multi-source log and metric correlation.
• Integrate alerting and remediation processes into existing platforms.
• Deploy and scale intelligent AIOps pipelines in production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) is a practice that applies machine learning and analytics to automate and improve IT operations, particularly in the areas of monitoring, incident detection, and response.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level IT operations professionals who wish to implement AIOps techniques to correlate metrics and logs, reduce alert noise, and improve observability through intelligent automation.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the principles and architecture of AIOps platforms.
• Correlate data across logs, metrics, and traces to identify root causes.
• Reduce alert fatigue through intelligent filtering and noise suppression.
• Use open-source or commercial tools to monitor and respond to incidents automatically.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AutoGen for Enterprise AI Automation 是一门实践性课程，专注于使用 AutoGen 框架来实现可扩展的智能代理系统，以自动化复杂的业务操作。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级 AI 专业人士，旨在帮助他们使用 AutoGen 框架在企业平台和流程中部署多代理架构。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用 AutoGen 和 LLM 代理设计并自动化企业工作流程。
• 将 AutoGen 与 LangChain 集成，实现高级编排和上下文处理。
• 构建 RAG 管道并连接企业数据，实现上下文自动化。
• 将代理与企业平台（如 Slack、Jira 和 SharePoint）连接。
• 在生产环境中扩展和监控 AutoGen 部署。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们进行安排。

这项由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助初学者探索CrewAI的基础知识，并构建简单的多代理系统。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解CrewAI的架构和设计原则。
• 定义代理团队中的角色、任务和流程。
• 使用CrewAI的框架创建协作工作流程。
• 构建、测试和运行基本的多代理场景。

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助中级专业人员通过实际案例和工具整合，使用CrewAI自动化业务和技术工作流程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解CrewAI的架构和核心原则。
• 设计涉及多个协作代理的工作流程。
• 将CrewAI与API、工具和外部系统整合。
• 实施并协调实际的自动化用例。

AutoGen Studio 是一个无需编码的视觉化环境，用于创建和管理基于 LLM 的多代理工作流程。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）面向初级到中级的商业和创新专业人士，他们希望使用 AutoGen Studio 来视觉化设计、测试和改进代理互动，以实现内部自动化或 AI 增强产品开发。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用无代码界面创建多代理工作流程。
• 使用 AutoGen Studio 定义代理角色、提示和目标。
• 视觉化并管理代理之间的消息流。
• 将错误处理和上下文精炼纳入代理逻辑。

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践操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Enterprise AIOps platforms like Splunk, Moogsoft, and Dynatrace provide powerful capabilities for detecting anomalies, correlating alerts, and automating responses across large-scale IT environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level enterprise IT teams who wish to integrate AIOps tools into their existing observability stack and operational workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Configure and integrate Splunk, Moogsoft, and Dynatrace into a unified AIOps architecture.
• Correlate metrics, logs, and events across distributed systems using AI-driven analysis.
• Automate incident detection, prioritization, and response with built-in and custom workflows.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具，而机器学习则通过预测性和智能洞察来增强这些工具，以自动化运营决策。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）面向希望通过整合 AIOps 实践，使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术来现代化其监控基础设施的中级可观测性专业人员。

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。
• 基于预测洞察构建智能警报规则。

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动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

使用AutoGen构建LLM代理系统是一门实作课程，专注于利用Microsoft的AutoGen框架开发多代理系统，适用于大型语言模型（LLMs）。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）针对中级AI与自动化专业人士，旨在帮助他们设计、实现并协调使用AutoGen与Python及LLMs的多代理系统。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用AutoGen框架设计多代理架构。
• 配置代理角色、能力与协调行为。
• 使用函数调用与记忆处理进行代理互动。
• 构建并测试基于Python的LLM代理工作流程，适用于实际案例。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实作实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这为期一天的工作坊专为开发者、数据科学家和AI爱好者设计，将帮助您理解并运用AutoGen v0.4的强大功能。

透过混合实作练习和实际演示，您将学习如何构建、管理和部署由Large Language Models (LLMs)驱动的多代理应用程式。

课程结束时，您将掌握AutoGen的分层架构基础，精通代理之间的异步通信，并探索开发可扩展且智能的LLM驱动应用程式的实际用例与最佳实践。

这是由讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对初学者，旨在学习如何使用Read AI来捕捉会议摘要、提取关键见解，并以最少的手动工作生成行动项目。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在主要平台上设置和配置Read AI用于会议。
• 自动生成会议摘要并识别行动项目。
• 解读Read AI提供的参与度和情感分析。
• 有效地分享、编辑和组织摘要，以促进团队协作。

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级专业人士使用AI驱动的工作流程和Read AI分析来简化远程团队协作。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Read AI设计完整的远程团队会议工作流程。
• 自动化跟进和文件记录，减少会议开销。
• 利用AI摘要进行同步和非同步协作。
• 通过Read AI洞察追踪团队参与度和责任感。