Курс за обучение по LLM и агенти в DevOps работни процеси

Въведение в LLM и агентните рамки

• Преглед на големите езикови модели в автоматизацията на инфраструктурата
• Ключови концепции в мултиагентните работни процеси
• AutoGen, CrewAI и LangChain: случаи на употреба в DevOps

Настройка на LLM агенти за DevOps задачи

• Инсталиране на AutoGen и конфигуриране на агентни профили
• Използване на OpenAI API и други LLM доставчици
• Настройка на работни пространства и CI/CD-съвместими среди

Автоматизиране на работни процеси за тестове и качество на кода

• Промптване на LLM за генериране на модулни и интеграционни тестове
• Използване на агенти за налагане на линтинг, правила за къмити и насоки за преглед на код
• Автоматизирано обобщаване и тагване на pull заявки

LLM агенти за обработка на сигнали и откриване на промени

• Проектиране на агенти-отговорители за сигнали при неуспех на пайплайн
• Анализ на логове и трасета с помощта на езикови модели
• Проактивно откриване на високорискови промени или грешни конфигурации

Мултиагентна координация в DevOps

• Ролева оркестрация на агенти (планировчик, изпълнител, рецензент)
• Цикли на съобщения между агенти и управление на паметта
• Дизайн с човек в цикъла за критични системи

Сигурност, управление и наблюдаемост

• Справяне с излагането на данни и безопасността на LLM в инфраструктурата
• Одит на действията на агентите и ограничаване на обхвата
• Проследяване на поведението на пайплайна и обратната връзка от модела

Реални случаи на употреба и персонализирани сценарии

• Проектиране на агентни работни процеси за реакция при инциденти
• Интегриране на агенти с GitHub Actions, Slack или Jira
• Най-добри практики за мащабиране на LLM интеграцията в DevOps

Обобщение и следващи стъпки