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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- 在Antigravity中开发能够分析任务、编写代码并与工具交互的代理。
- 将Gemini驱动的代理与企业系统和API集成。
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- 专家演示结合互动讨论。
- 自主代理开发的动手实验。
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课程定制选项
- 如果您的团队需要特定领域的代理行为或自定义集成,请联系我们以定制课程。
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- 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实作。
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课程形式
- 结合演示的指导教学。
- 实践操作与基于场景的练习。
- 在互动实验室环境中实施代理工作流。
课程定制选项
- 如需定制培训,请联系我们,根据您的目标调整课程内容。
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- 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。
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- 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。
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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。
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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。
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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。
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14 小时Google Antigravity是一个以代理为中心的开发平台,用于编排、监督和协调AI驱动的编码和自动化工作流程。
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完成本培训后,参与者将掌握以下技能:
- 在Manager界面中配置代理职责和编排管道。
- 生成并解读Antigravity工件,包括任务列表、计划、日志和浏览器记录。
- 实施验证策略,确保代理操作透明且可审计。
- 优化多代理协作,以应对复杂的开发和运维任务。
课程形式
- 引导式演示和实际操作示范。
- 基于真实工作流程挑战的场景练习。
- 在Antigravity工作空间中进行动手实验。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们讨论定制选项。
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- 评估agent生成的代码工件的准确性和安全性。
- 使用结构化技术验证agent执行的任务。
- 有效分析浏览器记录并追踪agent活动。
- 应用质量保证和安全原则,确保agent工作流程的可靠性。
课程形式
- 讲师指导的技术简报和讨论。
- 专注于验证真实agent工作流程的实践练习。
- 在受控实验室环境中进行动手测试和验证。
课程定制选项
- 可根据要求调整场景、工作流程和测试示例。