Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và Trình Đại Diện trong Chu trình DevOps Khóa Học Đào Tạo
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các khung công cụ tự động như AutoGen và CrewAI đang định lại cách các đội ngũ DevOps tự động hóa các tác vụ như theo dõi thay đổi, tạo ra thử nghiệm, và phân loại cảnh báo bằng cách mô phỏng sự hợp tác và đưa ra quyết định giống con người.
Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư có trình độ cao muốn thiết kế và triển khai quy trình tự động hóa DevOps được thúc đẩy bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và hệ thống đa đại lý.
Tại cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Hoàn thành tích hợp các đại lý dựa trên LLM vào quy trình CI/CD để tự động hóa thông minh.
- Tự động hóa việc tạo ra thử nghiệm, phân tích cam kết, và tóm tắt thay đổi bằng cách sử dụng đại lý.
- Tọa điều phối nhiều đại lý cho việc phân loại cảnh báo, tạo ra phản hồi, và cung cấp đề xuất DevOps.
- Xây dựng các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi đại lý an toàn và có thể duy trì bằng cách sử dụng khung nguồn mở.
Định dạng của khóa học
- Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về LLMs và Khung làm việc của Agent
- Tổng quan về các mô hình ngôn ngữ lớn trong tự động hóa hạ tầng
- Những khái niệm chính trong luồng làm việc đa agent
- AutoGen, CrewAI và LangChain: ví dụ sử dụng trong DevOps
Cài đặt LLM Agents cho các Nhiệm vụ của DevOps
- Cài đặt AutoGen và cấu hình hồ sơ agent
- Sử dụng API của OpenAI và các nhà cung cấp LLM khác
- Thiết lập không gian làm việc và môi trường tương thích với CI/CD
Tự động hóa Luồng Làm việc Kiểm thử và Chất lượng Mã
- Kích hoạt LLMs để tạo các bài kiểm tra đơn vị và tích hợp
- Sử dụng agent để thực thi quy tắc định dạng, quy tắc cam kết và hướng dẫn đánh giá mã nguồn
- Tự động hóa tóm tắt và gắn thẻ cho yêu cầu kéo
LLM Agents cho Xử lý Báo động và Phát hiện Thay đổi
- Lập trình các agent phản hồi cho báo động sự cố đường ống
- Tổng hợp nhật ký và dấu vết bằng mô hình ngôn ngữ
- Phát hiện chủ động những thay đổi hoặc cấu hình rủi ro cao
Tọa độ Đa-Agent trong DevOps
- Orchestration của agent dựa trên vai trò (planner, executor, reviewer)
- Vòng lặp tin nhắn và quản lý bộ nhớ của agent
- Lập trình vòng lặp con người cho các hệ thống quan trọng
Bảo mật, Governance, và Quan sát
- Xử lý việc lộ thông tin và an toàn LLM trong hạ tầng
- Đánh giá hành động của agent và giới hạn phạm vi
- Theo dõi hành vi đường ống và phản hồi từ mô hình
Tình huống Thực tế Use Cases và Các Trường hợp Tùy chỉnh
- Lập trình các luồng làm việc của agent cho phản ứng sự cố
- Chèn agent vào GitHub Actions, Slack, hoặc Jira
- Các phương pháp tốt nhất để mở rộng tích hợp LLM trong DevOps
Tóm tắt và Bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Kinh nghiệm với công cụ và tự động hóapipeline của DevOps
- Hiểu biết về quy trình làm việc dựa trên Python và Git
- Nắm bắt các kiến thức về LLMs hoặc đã tiếp xúc với prompt engineering
Đối tượng học viên
- Công nghệ viên đổi mới và lãnh đạo nền tảng tích hợp AI
- Nhà phát triển LLM làm việc trong DevOps hoặc tự động hóa
- Các chuyên gia DevOps đang tìm hiểu về khung công tác của các đại lý thông minh
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và Trình Đại Diện trong Chu trình DevOps Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và Trình Đại Diện trong Chu trình DevOps Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và Trình Đại Diện trong Chu trình DevOps - Yêu cầu tư vấn
Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Nâng cao Tích hợp Mastra: API, Công cụ, Dữ liệu Doanh nghiệp & Hệ thống Ngoài
21 Giờ họcMastra là một khung hỗ trợ tích hợp sâu giữa các đại lý AI, API, ứng dụng doanh nghiệp và hệ thống dữ liệu ngoài.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư trung cấp muốn xây dựng các tích hợp đáng tin cậy, an toàn và có khả năng mở rộng giữa các đại lý Mastra và hệ sinh thái doanh nghiệp rộng lớn hơn.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ sẵn sàng để:
- Triển khai các tích hợp dựa trên API giữa các đại lý Mastra và dịch vụ ngoài.
- Kết nối hệ thống dữ liệu doanh nghiệp và công cụ với quy trình làm việc tự động của đại lý.
- Áp dụng các thực hành tốt nhất về trao đổi dữ liệu an toàn và xác thực.
- Thiết kế các lớp tích hợp có khả năng mở rộng, dễ bảo trì và sẵn sàng cho sản xuất.
Định dạng Khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành về kỹ thuật tích hợp và API.
- Thực hiện phòng thí nghiệm trực tiếp sử dụng các tình huống doanh nghiệp thực tế.
Các Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Các kịch bản API tùy chỉnh, bản đồ hệ thống doanh nghiệp, hoặc các workshop tích hợp dữ liệu có sẵn theo yêu cầu.
Những Agent AI Tương Tác: AgentCore Memory, Trình Chuyển Đổi Mã và Công Cụ Trình Duyệt trong Hoạt Động
14 Giờ họcAgentCore cung cấp khả năng lưu trữ bộ nhớ, một trình thông dịch mã an toàn và một công cụ trình duyệt giúp các agent AI có thể cung cấp các trải nghiệm tương tác, động và nhận thức ngữ cảnh.
Khóa học này được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được thiết kế cho các kỹ thuật viên trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế và triển khai các agent AI có khả năng giữ trữ ngữ cảnh dài hạn, tính toán theo yêu cầu và tương tác trực tiếp với các giao diện web UI.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:
- Triển khai bộ nhớ AgentCore cho các luồng công việc có trạng thái, nhận thức ngữ cảnh.
- Tận dụng trình thông dịch mã an toàn cho các phép tính và biến đổi động.
- Tích hợp công cụ trình duyệt để lấy dữ liệu thời gian thực và tương tác với giao diện người dùng.
- Thiết kế các agent tương tác cho các trường hợp sử dụng phân tích, hỗ trợ khách hàng và nghiên cứu.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Các bài tập thực hành với bộ nhớ và công cụ AgentCore.
- Các nghiên cứu trường hợp trong các tình huống phân tích, tự động hóa và hỗ trợ khách hàng.
Tùy chọn Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Tăng Tốc Triển Khai AI Agent với AgentCore Runtime & Gateway
14 Giờ họcAgentCore Runtime & Gateway là một cặp dịch vụ của AWS được thiết kế để đóng gói, triển khai và tiết lộ an toàn các AI agent với các tích hợp đơn giản với các hệ thống bên ngoài.
Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các đội kỹ thuật cấp trung muốn chuyển từ các nguyên mẫu agent sang sản xuất bằng cách nắm vững AgentCore Runtime để triển khai và Gateway để kết nối an toàn và tích hợp API.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt môi trường AgentCore Runtime và đóng gói agent để triển khai.
- Tiết lộ agent thông qua Gateway với các điểm cuối được xác thực, giới hạn tốc độ.
- Tích hợp các công cụ và API bên ngoài vào các luồng làm việc của agent bằng các hợp đồng ổn định.
- Cài đặt khả năng quan sát, ghi nhật ký và giám sát sử dụng cho hoạt động sản xuất.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Phòng thí nghiệm thực hành với các triển khai Runtime và tích hợp Gateway.
- Các bài tập thực tiễn tập trung vào tính đáng tin cậy, an ninh và triển khai.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
AIOps trong Thực tế: Dự đoán Sự cố và Tự động Hóa Gốc Rễ
14 Giờ họcAIOps (Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động IT) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích gốc rễ (RCA) nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tăng tốc độ giải quyết.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia IT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa khắc phục sự cố, và thiết kế quy trình RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.
Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Xây dựng và huấn luyện các mô hình ML để phát hiện các mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
- Tự động hóa quy trình RCA dựa trên tương quan nhật ký và chỉ số từ nhiều nguồn.
- Tích hợp các quy trình cảnh báo và khắc phục sự cố vào các nền tảng hiện có.
- Triển khai và mở rộng các ống dẫn AIOps thông minh trong môi trường sản xuất.
Định dạng Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.
Tùy chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
AIOps Cơ bản: Giám sát, Correlation và Báo động Trí tuệ
14 Giờ họcAIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động IT) là một thực hành áp dụng học máy và phân tích để tự động hóa và cải thiện các hoạt động IT, đặc biệt trong việc theo dõi, phát hiện sự cố và phản hồi.
Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ được thiết kế cho chuyên gia cấp trung về hoạt động IT muốn áp dụng kỹ thuật AIOps để tương quan các số liệu và nhật ký, giảm nhiễu cảnh báo và cải thiện khả năng giám sát thông qua tự động hóa thông minh.
Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
- Tương quan dữ liệu giữa nhật ký, số liệu và vết theo dõi để xác định nguyên nhân gốc rễ.
- Giảm mệt mỏi cảnh báo thông qua lọc thông minh và giảm nhiễu.
- Sử dụng các công cụ nguồn mở hoặc thương mại để giám sát và phản hồi tự động với sự cố.
Định dạng khóa học
- Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab trực tiếp.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Xây dựng Đường ống AIOps với Công cụ Mở Nguồn
14 Giờ họcMột chuỗipipeline AIOps được xây dựng hoàn toàn bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép đội ngũ thiết kế các giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho khả năng quan sát, phát hiện bất thường và cảnh báo thông minh trong môi trường sản xuất.
Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một chuỗi AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana và mô hình ML tùy chỉnh.
Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết kế kiến trúc AIOps chỉ sử dụng các thành phần mã nguồn mở.
- Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ nhật ký, số liệu và bản ghi đường dẫn.
- Áp dụng mô hình ML để phát hiện bất thường và dự đoán sự cố.
- Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mở nguồn.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập thực hành.
- Lập trình trực tiếp trong môi trường lab sống động.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Xây dựng các AI Agent Quản lý hoàn toàn với AgentCore: Từ khái niệm đến Sản xuất
14 Giờ họcAgentCore đơn giản hóa quá trình xây dựng, cải tiến và giám sát các agent AI quản lý đầy đủ bằng cách cung cấp một bộ dịch vụ thống nhất phù hợp cho việc triển khai theo quy mô.
Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ cấp độ sơ cấp đến trung cấp muốn có kinh nghiệm thực tế trong việc tạo ra các agent AI sẵn sàng sản xuất với AgentCore.
Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Hiểu về các khả năng cốt lõi của AgentCore trong việc phát triển agent AI.
- Thiết kế và cấu hình các agent AI đơn giản bằng các dịch vụ quản lý.
- Tích hợp các quy trình làm việc để nâng cao chức năng của agent.
- Triển khai và giám sát các agent AI cho các môi trường sản xuất.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Bài tập thực hành với các dịch vụ AgentCore.
- Các bài tập dẫn dắt từ khái niệm agent đến triển khai.
Tùy chọn Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu một khóa học tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Enterprise Agentic AI với Amazon Bedrock AgentCore
14 Giờ họcAmazon Bedrock AgentCore là một khung nền tảng doanh nghiệp cho việc xây dựng, triển khai và mở rộng các agent AI với hỗ trợ tích hợp cho bộ nhớ, khả năng theo dõi và quản lý danh tính an toàn.
Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) này được thiết kế cho các kỹ sư và kiến trúc sư có trình độ từ trung cấp đến cao cấp, muốn thiết kế, bảo mật và vận hành các hệ thống AI dựa trên agent bằng AWS Bedrock AgentCore.
Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia viên sẽ có thể:
- Hiểu về kiến trúc và các thành phần của AgentCore.
- Triển khai và quản lý các agent AI bằng Runtime và Gateway.
- Triển khai bộ nhớ liên tục và tương tác trạng thái.
- Áp dụng các biện pháp kiểm soát danh tính, khả năng theo dõi và tuân thủ.
- Thiết kế các hệ thống đa agent cho các luồng công việc doanh nghiệp.
Định dạng của Khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Các buổi thực hành lab với AWS bằng AgentCore.
- Các bài tập thực tế với các kịch bản triển khai và giám sát.
Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Enterprise AIOps with Splunk, Moogsoft, và Dynatrace
14 Giờ họcCác nền tảng doanh nghiệp AIOps như Splunk, Moogsoft, và Dynatrace cung cấp khả năng mạnh mẽ để phát hiện bất thường, tương quan cảnh báo và tự động hóa phản hồi trong môi trường IT quy mô lớn.
Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào đội ngũ IT doanh nghiệp ở mức trung cấp muốn tích hợp các công cụ AIOps vào bộ đệm quan sát hiện có và các luồng làm việc vận hành của họ.
Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft, và Dynatrace vào một kiến trúc AIOps thống nhất.
- Tương quan số liệu, nhật ký và sự kiện trong các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.
- Tự động hóa việc phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với các luồng làm việc có sẵn và tùy chỉnh.
- Tối ưu hóa hiệu suất, giảm thời gian phục hồi sau lỗi (MTTR) và cải thiện hiệu quả vận hành ở quy mô doanh nghiệp.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Triển khai AIOps với Prometheus, Grafana và ML
14 Giờ họcPrometheus và Grafana là các công cụ được chấp nhận rộng rãi để giám sát hiệu năng trong hạ tầng hiện đại, trong khi học máy nâng cao các công cụ này bằng cách cung cấp những thông tin dự đoán và thông minh để tự động hóa quyết định vận hành.
Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia giám sát hiệu năng ở mức trung cấp, những người muốn hiện đại hóa hệ thống giám sát của họ bằng cách tích hợp các thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.
Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:
- Cấu hình Prometheus và Grafana để giám sát hiệu năng trên các hệ thống và dịch vụ.
- Thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu thời gian thực chất lượng cao.
- Áp dụng mô hình học máy để phát hiện bất thường và dự đoán.
- Xây dựng các quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên những thông tin dự đoán.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab sống.
Tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa huấn luyện tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Cố Giữ AI Agents: Danh Tính, Khả Năng Theo Dõi, và Tuân Thuận với AgentCore
14 Giờ họcAgentCore cung cấp các tính năng bản đồ tính xác thực, khả năng quan sát và tuân thủ quy định giúp các tổ chức triển khai các AI agent theo cách đáp ứng trách nhiệm trong môi trường doanh nghiệp.
Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại địa phương) và hướng tới các nhà thực hành cấp cao muốn thiết kế và vận hành các hệ thống AI agent an toàn, có thể kiểm tra và tuân thủ quy định bằng cách sử dụng Amazon Bedrock AgentCore.
Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:
- Thực hiện các mô hình xác thực và cấp quyền cho các agent trong doanh nghiệp.
- Kích hoạt khả năng quan sát thông qua ghi nhật ký, chỉ số và theo dõi có cấu trúc.
- Áp dụng các biện pháp tuân thủ quy định để phù hợp với các khung quy định.
- Kiểm tra hoạt động của agent và duy trì các biện pháp kiểm soát bảo mật ở cấp độ phiên.
Định dạng khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Các phòng thí nghiệm thực hành với các công cụ bảo mật và giám sát AWS.
- Các nghiên cứu trường hợp trong các môi trường doanh nghiệp quy định.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ để sắp xếp.
Phát triển Đại lý AI với Mastra
14 Giờ họcKhóa học huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm đến các nhà phát triển phần mềm và đội ngũ kỹ thuật ở mức trung cấp, những người mong muốn xây dựng các hệ thống AI có khả năng mở rộng và quan sát được bằng Mastra.
Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu rõ kiến trúc của Mastra và cách nó tích hợp với LLMs và API bên ngoài.
- Thiết kế và triển khai các đại lý AI và quy trình làm việc bằng TypeScript.
- Sử dụng các công cụ quan sát và bộ nhớ của Mastra để theo dõi và cải thiện hiệu suất của đại lý.
- Triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất, tận dụng các tính năng của khung công tác Mastra.
Mastra: Đebug, Đánh Giá và Bảo Đảm Chất Lượng cho Các Đại Lý AI
21 Giờ họcMastra là một khung công cụ cung cấp các phương tiện có cấu trúc để đánh giá, debug và đảm bảo độ tin cậy của các đại lý AI hoạt động trong các quy trình phức tạp.
Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia có trình độ trung cấp, những người muốn kiểm tra nghiêm ngặt hành vi của đại lý, cải thiện độ tin cậy và triển khai quy trình đánh giá đo lường.
Cuối khóa học, người tham dự sẽ tự tin:
- Áp dụng các kỹ thuật debug để xác định và sửa chữa các vấn đề về hành vi của đại lý.
- Đánh giá các đại lý sử dụng các chỉ số, tiêu chuẩn và điểm chất lượng có cấu trúc.
- Triển khai công cụ và quy trình làm việc theo dõi độ tin cậy, sự sai lệch và ảo tưởng.
- Thiết kế các chiến lược QA đảm bảo hiệu suất đại lý nhất quán và dự đoán được.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành debug và đánh giá.
- Phân tích hành vi đại lý trực tiếp sử dụng các công cụ quan sát.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Có thể sắp xếp các kịch bản kiểm tra độ tin cậy tùy chỉnh và phương pháp QA cụ thể cho ngành theo yêu cầu.
Mastra Ops & Production Engineering: Triển khai và mở rộng AI Agents
21 Giờ họcMastra là một framework vận hành được thiết kế để tối ưu hóa việc triển khai, mở rộng và quản lý vòng đời của các AI agents trong môi trường sản xuất.
Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến nâng cao, những người cần vận hành hóa AI agents một cách tin cậy và hiệu quả trên các hệ thống sản xuất.
Sau khi hoàn thành khóa huấn luyện này, học viên sẽ được trang bị để:
- Triển khai AI agents dựa trên Mastra vào các môi trường sản xuất cấp độ cao.
- Mở rộng agents theo chiều ngang và chiều dọc bằng cách sử dụng các nguyên语素 của nền tảng gốc.
- Triển khai các pipeline giám sát để theo dõi hành vi và hiệu suất của agents.
- Tối ưu hóa cấu hình runtime để giảm độ trễ, chi phí và rủi ro vận hành.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành tập trung vào các kịch bản triển khai thực tế.
- Thực hiện live-lab sử dụng môi trường được chứa và quản lý.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Tùy chỉnh chủ đề, bài tập thực hành hoặc kịch bản cụ thể của ngành có sẵn theo yêu cầu.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
21 Giờ họcMastra là một khung công tác cho phép tự động hóa quy trình phức tạp và phối hợp giữa nhiều đại lý AI hoạt động trong các hệ thống phân tán.
Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho những người thực hành ở mức trung cấp muốn thiết kế, điều phối và vận hành quy trình làm việc đa đại lý trên quy mô lớn.
Bằng cách hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có được các kỹ năng để:
- Thiết kế các quy trình làm việc phức tạp bằng khả năng điều phối của Mastra.
- Điều phối nhiều đại lý thực hiện các tác vụ đồng thời hoặc phụ thuộc nhau.
- Triển khai các công cụ giám sát và gỡ lỗi cho việc thực thi quy trình làm việc.
- Tối ưu hóa logic điều phối để đảm bảo độ tin cậy, băng thông và hiệu suất tự động hóa.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thiết kế và tự động hóa quy trình làm việc thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm containerized.
Tùy chỉnh khóa học
- Các kịch bản tự động hóa tùy chỉnh, tích hợp doanh nghiệp hoặc mô hình quy trình làm việc có thể được cung cấp theo yêu cầu.