Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bemutatkozás az Agentic AI-ban az üzemeltetéshez
- Statikus forgatókönyvektől a következtető ágensekig: az IT-automatizálás evolúciója
- Ágens anatómia: következtetési ciklus, eszközhasználat, memória és tervezés
- Mikor automatizálni, és mikor kell az emberek bevonása
Ágens-keretrendszerek és architektúrák
- Egyetlen ágens minták: ReAct, Plan-and-Execute, és eszköz-hívási ciklusok
- Multi-agens architektúrák: felügyelő, hierarchikus és csoporthasználatú (swarm) minták
- Keretrendszer-összehasonlítás: LangGraph, CrewAI, AutoGen és egyedi ágensek
- Első üzemeltetési ágens kidolgozása: monitorozás lekérdezése, diagnosztizálás, javaslat
Eszközintegráció az IT-üzemeltetéshez
- Ágensek csatlakoztatása Prometheus, Grafana, Datadog és PagerDuty API-khoz
- Napló-lekérdezés ágensekkel: Elasticsearch, Loki és Splunk integráció
- Infrastruktúra-eszközök használata: kubectl, Terraform, Ansible ágens-műveleteken keresztül
- Biztonságos eszközfelületek tervezése paraméter-validációval és idempotenciával
Incidenskezelés automatizálása
- Automatizált incidens-triage: súlyosság-beosztás és útvonaltervezés
- Gyökér-ok hipotézis generálása és bizonyítékok összegyűjtése
- Automatizált javítás: újraindítás, méretezés, rollback és failover műveletek
- Incidens forgatókönyv ágens kidolgozása fokozott önállósági szintekkel
Biztonság, korlátok és Emberek a hurokban
- Művelet-beosztás: csak olvasható, alacsony kockázatú, magas kockázatú és pusztító
- Jóváhagyási kapuk és eskalálási politikák kritikus üzemeltetési műveletekhez
- Korlátminták: művelet-engedélyezési listák, hatáskör-korlátok és rollback garanciák
- Audit nyomon követhetőség és döntés-eredetiség a megfelelőséghez
Multi-agens rendezés összetett incidensekhez
- Szakértő ágensek koordinálása: triage ágens, diagnózis ágens, javítás ágens
- Ágens-közti kommunikáció és közös kontextus-menedzsment
- Konfliktuskezelés, ha az ágensek ellentmondó műveleteket javasolnak
- Végpont-végpont közötti nagy incidens szimuláció multi-agens válaszával
Megfigyelhetőség és kiértékelés
- Ágens következtetési láncok követése hibakereséshez és audit céljából
- Ágens döntési minőségének kiértékelése: pontosság, recall, lezárásig eltelt idő
- Visszajelző ciklusok: tanulás operátor által felülírásokból és eredményekből
- Költségkövetés és token-gazdaság az üzemeltetési ágensekhez
Éles bevezetés és üzemeltetés
- Ágensek szolgáltatként való bevezetése: API-k, webhooks és ütemezett feladatok
- Fokozott önállóság bevezetése: árnyék-módtól (shadow mode) a teljes automatikus javításig
- Forgatókönyv ágenshibákhoz: mi történik, ha maga az ágens meghibásodik
- Üzleti terv kidolgozása és ROI mérés az önálló üzemeltetéshez
Követelmények
- Tapasztalat az IT-üzemeltetésben, DevOps-ban vagy SRE gyakorlatokban.
- Ismeret Python szkriptelésből és REST API-kból.
- Alapvető megértés az LLM képességeiről és a prompt-menedzsmentről.
Célcsoport
- SRE és DevOps mérnökök, akik AI vezérelt automatizálást keresnek.
- Platformmérnökök, akik önjavító infrastruktúrát építenek.
- IT-üzemeltetési vezetők, akik az Agentic AI-t értékelik az incidensmenedzsmenthez.
14 Órák