Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i Agentic AI for drift
- Fra statiske runbooks til resonnerende agenter: utviklingen av IT-automatisering
- Agentanomi: resonneringsløp, verktøybruk, minne og planlegging
- Når man skal automatisere vs når man skal beholde mennesker i løkken
Agentrammeverk og arkitekturer
- Enkeltagent-mønstre: ReAct, Plan-and-Execute og verktøyskall-løyper
- Multi-agent-arkitekturer: supervisor-, hierarkiske og swarms-mønstre
- Rammeverkssammenligning: LangGraph, CrewAI, AutoGen og tilpassede agenter
- Bygg din første driftsagent: forespør overvåkning, diagnostiser, foreslå
Verktøytillating for IT-drift
- Koble agenter til Prometheus, Grafana, Datadog og PagerDuty-APIer
- Loggforespørsler med agenter: Elasticsearch, Loki og Splunk-integrasjon
- Infrastrukturverktøybruk: kubectl, Terraform, Ansible via agenthandlinger
- Design av sikre verktøygrænseflater med parametervalidering og idempotens
Automatisert hendelsesrespons
- Automatisert hendelsesortering: alvorlighetsklassifisering og-routing
- Generering av rotårsakshypoteser og innsamling av bevis
- Automatisert retting: omstart, skalering, rollback og failover-handlinger
- Bygge en hendelsesrunbook-agent med progressive autonominevå
Sikkerhet, guardrails og menneskelig inngrep
- Klassifisering av handlinger: kun-les, lav risiko, høy risiko og destruktiv
- Godkjenningsporter og eskaleringspolitikker for kritiske operasjoner
- Guardrail-mønstre: tillateslister for handlinger, eksplosjonsradiusgrenser og rollback-garantier
- Audit-spor og avgjørelsessprøtningsfor compliance
Multi-agent-orchestrering for komplekse hendelser
- Kordinering av spesialistagenter: orteringagent, diagnoseagent, rettingsagent
- Kommunikasjon mellom agenter og delt kontekstadministrasjon
- Konfliktløsning når agenter foreslår motstridende handlinger
- Slutt-til-slutt-simulering av stor hendelse med multi-agent-respons
Observabilitet og evaluering
- Sporing av agentresonneringskjeder for feilsøking og audit
- Evaluering av agentavgjørelsers kvalitet: presisjon, recall, tidsforbruk til løsning
- Tilbakekoblingsløyper: læring fra operatøropptrek og resultater
- Kostnadssporing og tokenøkonomi for driftsagenter
Produksjonsutroling og drift
- Utrulle agenter som tjenester: APIer, webhooks og planlagte jobber
- Gradvis autonomiutroling: skyggetilstand til full auto-retting
- Runbook for agentfeil: hva skjer når agenten selv brytes
- Bygge forretningsfallet og måle ROI for autonom drift
Krav
- Erfaring med IT-drift, DevOps eller SRE-praksis.
- Kjennskap til Python-skripting og REST-APIer.
- Grunnleggende forståelse av LLM-evner og prompt-design.
Målgruppe
- SRE- og DevOps-ingeniører som utforsker AI-drevet automatisering.
- Plattformingeniører som bygger selvhelende infrastruktur.
- IT-driftsledere som vurderer agentic AI for hendelsesadministrasjon.
14 Timer