Curs de pregatire LLM-uri și agenți în fluxurile de lucru DevOps

Introducere în LLM-uri și framework-uri de agenți

• Prezentare generală a modelelor de limbaj de mari dimensiuni 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-ului OpenAI și a altor furnizori de LLM
• Configurarea workspace-urilor și a mediilor compatibile CI/CD

Automatizarea fluxurilor de testare și calitate a codului

• Prompting LLM pentru a genera teste unitare și de integrare
• Utilizarea agenților pentru a impune reguli de linting, commit și ghiduri de code review
• Rezumarea și etichetarea automată a pull request-urilor

Agenți LLM pentru gestionarea alertelor și detectarea modificărilor

• Proiectarea agenților de răspuns pentru alertele de eșec al pipeline-urilor
• Analiza log-urilor și a trace-urilor folosind modele de limbaj
• Detectarea proactivă a modificărilor cu risc ridicat sau a configurărilor greșite

Coordonarea multi-agent în DevOps

• Orchestrarea agenților pe bază de roluri (planificator, executant, reviewer)
• Bucle de mesagerie între agenți și gestionarea memoriei
• Design human-in-the-loop pentru sisteme critice

Securitate, guvernanță și observabilitate

• Gestionarea expunerii datelor și siguranța LLM în infrastructură
• Auditarea acțiunilor agenților și restricționarea domeniului de aplicare
• Monitorizarea comportamentului pipeline-ului și feedback-ul modelului

Cazuri de utilizare reale 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 pașii următori