План на курса

Въведение в AgentCore и Agentic AI

  • Agentic AI в корпоративната среда
  • Основни компоненти на AgentCore
  • Позициониране в екосистемата на AWS Bedrock

AgentCore Runtime и Gateway

  • Настройка на AgentCore Runtime
  • Сигурна интеграция на API с Gateway
  • Практическо упражнение: разверване на примерен агент

Памет и състояние на агентите

  • Имплементация на трайно контекст
  • Дизайн на дългосрочни работни процеси на агентите
  • Практическо упражнение: активиране на сесийна памет

Идентичност, разрешения и сигурност

  • Ролята на достъп за AI агентите
  • Федерация на идентичности и интеграция с корпоративната среда
  • Практическо упражнение: конфигуриране на разрешенията на агентите

Наблюдаемост и мониторинг

  • Логване и следене с AgentCore
  • Метрики за използване и производителност
  • Практическо упражнение: имплементация на панели за наблюдаемост

Мащабиране и оркестриране на многоагентни системи

  • Дизайн модели за съвместна работа на многоагентни системи
  • Оптимизация на производителността и надеждността
  • Практическо упражнение: оркестриране на специализирани агенти

Управление и съответствие на изискванията

  • Аудируемост и сигурно развертане на масштаб
  • Поддържани рамки за съответствие в AWS
  • Най-добри практики за регулирани индустрии

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране в облачни базирани AI/ML услуги
  • Опит с инструменти от екосистемата на AWS
  • Знания за концепции за сигурност и наблюдателност на предприятия

Целева аудитория

  • Инженери за AI/ML
  • Лидери на DevOps
  • Архитекти на решения
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории