Cursuri de pregatire Modele lingvistice mari (LLMs) și agenți în fluxurile de lucru DevOps
Modelele lingvistice mari (LLMs) și cadrele de agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele DevOps automatizează sarcini precum urmărirea schimbărilor, generarea de teste și trierea alertelor, simulând colaborarea și luarea deciziilor asemănătoare celei umane.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel avansat care doresc să proiecteze și să implementeze fluxuri de lucru de automatizare DevOps alimentate de modele lingvistice mari (LLMs) și sisteme multi-agent.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Integra agenți bazati pe LLMs în fluxurile de lucru CI/CD pentru automatizare inteligentă.
- Automatiza generarea de teste, analiza commit-urilor și sumarele de schimbări folosind agenți.
- Coordonă mai mulți agenți pentru trierea alertelor, generarea de răspunsuri și oferirea de recomandări DevOps.
- Construi fluxuri de lucru sigure și ușor de întreținut, alimentate de agenți, folosind cadre open-source.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în LLMs și Cadre de Agenți
- Prezentare generală a modelelor lingvistice mari în automatizarea infrastructurii
- Concepte cheie în fluxurile de lucru multi-agent
- AutoGen, CrewAI și LangChain: cazuri de utilizare în DevOps
Configurarea agenților LLM pentru sarcini DevOps
- Instalarea AutoGen și configurarea profilurilor agenților
- Utilizarea API OpenAI și a altor furnizori LLM
- Configurarea spațiilor de lucru și a mediilor compatibile cu CI/CD
Automatizarea fluxurilor de lucru pentru teste și calitatea codului
- Generarea de teste unitare și de integrare folosind LLMs
- Utilizarea agenților pentru a aplica reguli de linting, commit-uri și linii directoare pentru revizuirea codului
- Sumarizarea și etichetarea automată a cererilor de pull
Agenți LLM pentru gestionarea alertelor și detectarea schimbărilor
- Proiectarea agenților de răspuns pentru alerte de eșec în pipeline
- Analiza jurnalelor și a urmelor folosind modele lingvistice
- Detectarea proactivă a schimbărilor de risc ridicat sau a configurărilor greșite
Coordonarea multi-agent în DevOps
- Orchestrarea agenților pe baza rolurilor (planificator, executor, revizor)
- Bucle de mesagerie între agenți și gestionarea memoriei
- Design cu implicare umană pentru sisteme critice
Securitate, guvernanță și observabilitate
- Gestionarea expunerii datelor și siguranța LLM în infrastructură
- Auditarea acțiunilor agenților și restricționarea scopului
- Urmărirea comportamentului pipeline-ului și feedback-ul modelului
Cazuri de utilizare din lumea reală și scenarii personalizate
- Proiectarea fluxurilor de lucru ale agenților pentru răspunsul la incidente
- Integrarea agenților cu GitHub Actions, Slack sau Jira
- Bune practici pentru scalarea integrării LLM în DevOps
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență cu instrumente DevOps și automatizare de pipeline
- Cunoștințe de lucru cu Python și fluxuri de lucru bazate pe Git
- Înțelegere a LLMs sau expunere la ingineria prompturilor
Publicul țintă
- Ingineri de inovație și lideri de platforme integrate cu AI
- Dezvoltatori LLM care lucrează în DevOps sau automatizare
- Profesioniști DevOps care explorează cadre de agenți inteligenți
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Modele lingvistice mari (LLMs) și agenți în fluxurile de lucru DevOps - Rezervare
Cursuri de pregatire Modele lingvistice mari (LLMs) și agenți în fluxurile de lucru DevOps - Solicitare
Modele lingvistice mari (LLMs) și agenți în fluxurile de lucru DevOps - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Dezvoltare Agentică cu Gemini 3 și Google Antigravity
21 OreGoogle Antigravity este un mediu de dezvoltare agentic conceput pentru a construi agenți autonomi capabili să planifice, să raționeze, să codeze și să acționeze prin capacitățile multimodale ale Gemini 3.
Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, să construiască și să implementeze agenți autonomi folosind Gemini 3 și mediul Antigravity.
La finalizarea acestei instruiri, participanții vor fi pregătiți să:
- Construiască fluxuri de lucru autonome care folosesc Gemini 3 pentru raționament, planificare și execuție.
- Dezvolte agenți în Antigravity care pot analiza sarcini, scrie cod și interacționa cu unelte.
- Integreze agenți conduși de Gemini cu sisteme și API-uri de tip enterprise.
- Optimizeze comportamentul, siguranța și fiabilitatea agenților în medii complexe.
Formatul Cursului
- Demonstrații ale experților combinate cu discuții interactive.
- Experimentare practică în dezvoltarea agenților autonomi.
- Implementare practică folosind Antigravity, Gemini 3 și unelte de tip cloud.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Dacă echipa dumneavoastră necesită comportamente agentice specifice domeniului sau integări personalizate, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.
Antigravity Avansat: Bucle de Feedback, Învățare și Memorie Pe Termen Lung a Agenților
14 OreGoogle Antigravity este un cadru avansat pentru experimentarea cu agenți de lungă durată și comportamente interactive emergente.
Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să proiecteze, să analizeze și să optimizeze agenți capabili să rețină amintiri, să se îmbunătățească prin feedback și să evolueze pe perioade lungi de funcționare.
La finalizarea acestui curs, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:
- Proiecta structuri de memorie pe termen lung pentru persistența agenților.
- Implementa bucle de feedback eficiente pentru a modela comportamentul agenților.
- Evalua traiectoriile de învățare și deriva modelului.
- Integra mecanisme de memorie în ecosisteme complexe multi-agent.
Formatul Cursului
- Discuții conduse de experți combinate cu demonstrații tehnice.
- Explorare practică prin provocări de proiectare structurate.
- Aplicarea conceptelor în medii simulate de agenți.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Dacă organizația dumneavoastră necesită conținut personalizat sau exemple specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta această instruire.
AIOps în Acțiune: Prevenirea Incidentelor și Automatizarea Analizei Cauzelor Principale
14 OreAIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este utilizată din ce în ce mai mult pentru a prevedea incidente înainte ca acestea să apară și pentru a automatiza analiza cauzelor principale (RCA) în vederea minimizării timpului de nefuncționare și accelerării rezolvării.
Această sesiune de formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor IT de nivel avansat care doresc să implementeze analize predictive, să automatizeze remedierea și să proiecteze fluxuri de lucru inteligente pentru RCA folosind instrumente AIOps și modele de învățare automată.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să construiască și să antreneze modele ML pentru a detecta modele care duc la defecțiuni ale sistemului.
- Să automatizeze fluxurile de lucru RCA bazate pe corelarea jurnalelor și metricilor din mai multe surse.
- Să integreze procesele de alertare și remediere în platformele existente.
- Să implementeze și să scalabileze pipeline-uri inteligente AIOps în medii de producție.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Fundamentele AIOps: Monitorizare, Corelație și Alertare Inteligentă
14 OreAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) este o practică care aplică învățarea automată și analiza pentru a automatiza și îmbunătăți operațiunile IT, în special în domeniile monitorizării, detectării incidentelor și răspunsului.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul operațiunilor IT care doresc să implementeze tehnici AIOps pentru a corela metrici și loguri, a reduce zgomotul de alerte și a îmbunătăți observabilitatea prin automatizare inteligentă.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege principiile și arhitectura platformelor AIOps.
- Corela date din loguri, metrici și urme pentru a identifica cauzele rădăcină.
- Reduce oboseala cauzată de alerte prin filtrare inteligentă și suprimare a zgomotului.
- Utilizează instrumente open-source sau comerciale pentru a monitoriza și răspunde automat la incidente.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Construirea unei Conducte AIOps cu Instrumente Open Source
14 OreO conductă AIOps construită integral cu instrumente open source permite echipelor să proiecteze soluții rentabile și flexibile pentru observabilitate, detectarea anomaliilor și alertarea inteligentă în medii de producție.
Această sesiune de formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de nivel avansat care doresc să construiască și să implementeze o conductă AIOps de la un capăt la altul folosind instrumente precum Prometheus, ELK, Grafana și modele ML personalizate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să proiecteze o arhitectură AIOps folosind doar componente open source.
- Să colecteze și să normalizeze date din jurnale, metrici și urme.
- Să aplice modele ML pentru a detecta anomalii și a prezice incidente.
- Să automatizeze alertarea și remedierea folosind instrumente open source.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Antigravity pentru Dezvoltatori: Construirea Aplicațiilor Orientate pe Agenți
21 OreAntigravity este o platformă de dezvoltare concepută pentru a construi aplicații orientate pe agenți, bazate pe inteligență artificială.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să creeze aplicații din lumea reală folosind agenți AI autonomi în mediul Antigravity.
După finalizarea acestei formări, participanții vor fi pregătiți să:
- Dezvolte aplicații care se bazează pe agenți AI autonomi și coordonați.
- Folosească IDE-ul Antigravity, editorul, terminalul și browserul pentru dezvoltare de la un capăt la altul.
- Gestioneze fluxurile de lucru multi-agent cu Managerul de Agenți.
- Integreze capacitățile agenților în sisteme software de nivel producție.
Formatul Cursului
- Prezentări combinate cu demonstrații detaliate.
- Practică extinsă și exerciții ghidate.
- Lucrări de implementare reală în mediul live Antigravity.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru conținut personalizat, aliniat la stiva dumneavoastră de dezvoltare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja o versiune adaptată a acestei formări.
Începuturi cu Antigravity: O Introducere în IDE-uri Centrate pe Agenți
14 OreGoogle Antigravity este un mediu de dezvoltare centrat pe agenți, conceput pentru a eficientiza fluxurile de lucru în inginerie prin automatizare inteligentă.
Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată practicienilor începători care doresc să exploreze elementele de bază ale Antigravity și să înțeleagă cum mediile de codare centrate pe agenți îmbunătățesc productivitatea.
La finalul acestei sesiuni, participanții vor putea:
- Instala și configura Google Antigravity.
- Naviga și înțelege atât Vederea Editor, cât și Vederea Manager.
- Colabora eficient cu agenții pentru a automatiza sarcini simple de dezvoltare.
- Folosi Antigravity pentru a genera, rafina și gestiona fișiere de proiect.
Formatul Cursului
- Explicații ale instructorului susținute de demonstrații în timp real.
- Exerciții ghidate axate pe utilizarea practică a agenților.
- Explorare practică a funcționalităților de bază ale Antigravity într-un mediu de laborator controlat.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Dacă aveți nevoie de o versiune personalizată a acestei formări, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja un program adaptat.
Antigravity pentru Automatizarea Web și Sarcinile Bazate pe Browser
21 OreGoogle Antigravity este o platformă pentru construirea de agenți capabili să interacționeze cu aplicații web, medii de browser și fluxuri de lucru pe mai multe suprafețe.
Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să construiască, să automatizeze și să testeze fluxuri de lucru bazate pe browser folosind Google Antigravity.
La finalul instruirii, participanții vor putea:
- Crea agenți care interacționează cu aplicații web într-o suprafață de browser.
- Automatiza fluxuri de lucru end-to-end pe diferite contexte de browser.
- Valida și depana comportamentul agenților în medii conduse de interfață grafică.
- Implementa strategii de automatizare pe mai multe suprafețe folosind Antigravity.
Formatul Cursului
- Instruire ghidată sprijinită de demonstrații.
- Activități practice și exerciții bazate pe scenarii.
- Implementarea fluxurilor de lucru ale agenților într-un mediu de laborator interactiv.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru cerințe de instruire personalizate, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta cursul la obiectivele dumneavoastră.
Enterprise AIOps cu Splunk, Moogsoft și Dynatrace
14 OrePlatformele Enterprise AIOps, precum Splunk, Moogsoft și Dynatrace, oferă capabilități puternice pentru detectarea anomaliilor, corelarea alertelor și automatizarea răspunsurilor în medii IT la scară largă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat echipelor IT de nivel intermediar care doresc să integreze instrumente AIOps în stiva lor existentă de observabilitate și fluxuri de lucru operaționale.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să integreze Splunk, Moogsoft și Dynatrace într-o arhitectură AIOps unificată.
- Să coreleze metrici, loguri și evenimente în sisteme distribuite folosind analiză bazată pe AI.
- Să automatizeze detectarea, priorizarea și răspunsul la incidente cu fluxuri de lucru integrate și personalizate.
- Să optimizeze performanța, să reducă MTTR și să îmbunătățească eficiența operațională la scară de întreprindere.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Implementarea AIOps cu Prometheus, Grafana și ML
14 OrePrometheus și Grafana sunt instrumente larg adoptate pentru observabilitatea în infrastructura modernă, iar învățarea automată îmbunătățește aceste instrumente cu perspective predictive și inteligente pentru a automatiza deciziile operaționale.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul observabilității care doresc să își modernizeze infrastructura de monitorizare prin integrarea practicilor AIOps folosind Prometheus, Grafana și tehnici ML.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze Prometheus și Grafana pentru observabilitate în sisteme și servicii.
- Să colecteze, să stocheze și să vizualizeze date de serie temporală de înaltă calitate.
- Să aplice modele de învățare automată pentru detectarea anomaliilor și prognoză.
- Să construiască reguli inteligente de alertare bazate pe perspective predictive.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Dezvoltarea Agenților AI cu Mastra
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de software de nivel intermediar și echipelor de inginerie care doresc să construiască sisteme AI scalabile și observabile folosind Mastra.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă arhitectura Mastra și modul în care se integrează cu LLM-uri și API-uri externe.
- Să proiecteze și să implementeze agenți AI și fluxuri de lucru folosind TypeScript.
- Să utilizeze instrumentele de observabilitate și memorie ale Mastra pentru a monitoriza și îmbunătăți performanța agenților.
- Să implementeze aplicații AI gata pentru producție, valorificând caracteristicile framework-ului Mastra.
Mastra Ops & Inginerie de Producție: Implementarea și Scalarea Agenților AI
21 OreMastra este un cadru operațional proiectat pentru a simplifica implementarea, scalarea și gestionarea ciclului de viață al agenților AI în medii de producție.
Această instruire condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel intermediar până la avansat care trebuie să operationalizeze agenți AI în mod fiabil și eficient în sistemele de producție.
La finalizarea acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:
- Implementeze agenți AI bazati pe Mastra în medii de producție controlate.
- Scaleze agenții orizontal și vertical folosind primitive native ale platformei.
- Implementeze conducte de observabilitate pentru a urmări comportamentul și performanța agenților.
- Optimizeze configurațiile de runtime pentru a reduce latența, costurile și riscurile operaționale.
Formatul Cursului
- Prezentare interactivă și discuții.
- Exerciții practice axate pe scenarii reale de implementare.
- Implementare live-laborator folosind medii containerizate și orchestrate.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Personalizarea subiectelor, laboratoarelor practice sau a scenariilor specifice industriei este disponibilă la cerere.
Mastra Automatizarea Fluxurilor de Lucru și Orchestrarea Multi-Agent
21 OreMastra este un cadru care permite automatizarea sofisticată a fluxurilor de lucru și coordonarea mai multor agenți AI care operează în sisteme distribuite.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să orchestreze și să opereze fluxuri de lucru multi-agent la scară largă.
Prin finalizarea acestei formări, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:
- Proiecta fluxuri de lucru complexe utilizând capabilitățile de orchestratie ale Mastra.
- Coordona mai mulți agenți care execută sarcini paralele sau dependente.
- Implementa instrumente de monitorizare și depanare pentru execuția fluxurilor de lucru.
- Optimiza logica de orchestratie pentru fiabilitate, debit și eficiență a automatizării.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Exerciții practice de proiectare și automatizare a fluxurilor de lucru.
- Implementare practică într-un mediu live-lab containerizat.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pot fi oferite scenarii de automatizare personalizate, integrații de întreprindere sau modele de fluxuri de lucru la cerere.
Gestionarea Fluxurilor de Lucru ale Agenților în Google Antigravity: Orchestrare, Planificare și Artefacte
14 OreGoogle Antigravity este o platformă de dezvoltare centrată pe agenți, folosită pentru a orchestra, supraveghea și coordona fluxurile de lucru de codare și automatizare bazate pe inteligență artificială.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să gestioneze și să optimizeze fluxurile de lucru multi-agenți în Google Antigravity.
La finalizarea acestei formări, participanții vor dobândi abilitățile de a:
- Configura responsabilitățile agenților și conductele de orchestrere în interfața Manager.
- Genera și interpreta artefacte Antigravity, inclusiv liste de sarcini, planuri, jurnale și înregistrări din browser.
- Implementa strategii de verificare pentru a asigura transparența și auditabilitatea acțiunilor agenților.
- Optimiza colaborarea multi-agenți pentru sarcini complexe de dezvoltare și operaționale.
Formatul Cursului
- Prezentări ghidate și demonstrații practice.
- Exerciții bazate pe scenarii, concentrate pe provocări reale ale fluxurilor de lucru.
- Experimentare practică într-un spațiu de lucru Antigravity live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Dacă aveți nevoie de o versiune personalizată a acestui curs, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile de personalizare.
Testarea și Verificarea Codului Conducător de Agenți: Asigurarea Calității în Antigravity
14 OreAntigravity este un cadru de lucru care reprezintă fluxuri de lucru avansate de dezvoltare conduse de agenți.
Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar până la avansați care doresc să verifice, să valideze și să securizeze rezultatele produse de agenții AI care lucrează în medii conduse de Antigravity.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Să evalueze acuratețea și siguranța artefactelor de cod generate de agenți.
- Să utilizeze tehnici structurate pentru a verifica sarcinile executate de agenți.
- Să analizeze înregistrările din browser și să urmărească activitatea agenților în mod eficient.
- Să aplice principii de asigurare a calității și securitate pentru a garanta fiabilitatea fluxurilor de lucru ale agenților.
Formatul Cursului
- Briefing-uri tehnice și discuții ghidate de instructor.
- Exerciții practice concentrate pe verificarea fluxurilor de lucru reale ale agenților.
- Testare și validare practică într-un mediu de laborator controlat.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Adaptarea scenariilor, fluxurilor de lucru și exemplelor de testare este disponibilă la cerere.